例如，您能否提供为什么日d 不是 “智能”的原因？日d感知环境并采取合理行动。输出时间。它还存储感知。（工程师在上面写的数字。）
自动驾驶汽车的哪些特性使其具有“智能性”？
非智能物质与智能系统之间的界线在哪里？
Answers:
通常，我从感知控制的角度来思考智力。[1]一个相关但不同的智能定义是对未来可能状态的（至少部分）限制。例如，一个聪明的国际象棋玩家的未来很少包括“输给较弱的对手的国际象棋”。他们能够进行更改，将这些状态转换为“国际象棋”状态。
这些都是智力的广义和连续定义，在这里我们可以谈论程度的差异。日d对其环境没有任何控制；它被动地投下了阴影，因此没有值得一提的情报。另一方面，连接到加热或冷却系统的恒温器确实对其环境施加控制，试图将其传感器的温度保持在某个优选范围内。因此，恒温器确实具有智能，但不是很智能。
无人驾驶汽车显然符合智能的定义。
[1]控制是在控制理论的背景下进行的，控制理论是工程学的一个分支，涉及动态系统，这些动态系统可以感知有关外部世界的某些事实，并且可以通过一种方式改变这一事实。当感知与观察明确地形成对比时，它通常是指观察的抽象特征（您观察到来自各个像素的光的强度，您会感知到它们代表的苹果），但是在这里，我的意思是它是包含观察的超集。温控器是一个动态系统，可以感知温度，并在其感知的温度上施加压力。
（这里有一个哲学观点，恒温器直接关心其传感器读数，而不考虑“实际”温度是多少。我认为这不是应该包含在智能中的东西，并且应该有自己的名字，因为了解差异在感知和现实之间以及试图确保自己的感知对现实准确无误是另一件事，它似乎部分地独立于智力。）
问什么使系统变得智能几乎要问一个问题：“在这种情况下，人工智能是什么意思？” 我认为这是这个问题真正要解决的问题。
从我的研究中，我发现“人工智能”是一个易用但又可能引起误解的术语，它让人联想到这些将覆盖地球的自动驾驶汽车和机器人的图像。
我发现AI和“智能”系统还代表一种对我们有用的帮助或支持，而不是因为我们而起作用的帮助或支持...
对我来说，跳到智能系统的原因是系统开始“适应/学习”或以其他方式执行我没有直接告诉它要做的事情。使用日d，我手工测量并切割了每一英寸，并以特定的方式将其放置以完成特定的事情。
当程序员进入他自动驾驶的汽车时，它可能会做一些他没有直接编程的事情，甚至可能没想到（只是一个例子：查询某个数据库以查看很多人在某个地方开车，发现一场音乐会正在进行中）在那儿，问司机是否想要方向/车票）
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总而言之，对我而言，一种智能系统是我们以教育和支持我们的方式构建的系统，而不是我们自己“教育”以完成特定任务的系统。支持系统即使在我们没有告诉它什么是“理性”行为的情况下，也可以阐明和适应并“理性地”行动。
情报是一项为达到特定目的而采取的行动的效率。
日di和自动驾驶汽车都是智能系统。
出于某种目的的任何事情都表现出智慧。
如果一件事情以更少的步骤达到某种目的，那么一件事情就会比另一件事更聪明。