在探讨如何定义一个真正的“智能”系统之前，我们首先需要明确何为智能。智能是一个复杂而广泛的概念，它涉及到认知科学、人工智能、计算机科学以及哲学等多个领域。简单来说，智能可以理解为一种能够处理信息、学习和适应环境变化能力的特质。
从字面上看，“智慧”这个词与“智能”的含义相近，都指的是某种程度上的知识和洞察力。但是，在实际应用中，这两个词有着细微之别。智慧通常被认为是一种深刻而广泛的人类认知特征，而它更多地关注于情感、道德判断以及对生活意义的理解。而“智能”，尤其是在科技背景下，常常与算法、数据处理和自动化联系在一起。
那么，一个真正具有“智能”的系统应该具备哪些特性呢？为了回答这个问题，我们可以从几个不同的角度入手：功能性（Functionality）、自适应性（Adaptability）和意识（Consciousness）。
功能性
功能性的衡量标准主要基于能否完成预定的任务或者解决具体的问题。在许多情况下，比如图像识别或语音翻译这类任务，被视为典型的AI应用，其性能往往通过准确率来评估。如果这些系统能够有效地执行它们被设计来做的事情，那么我们就可以说它们具有了某种形式的“函数级别”的智能。
然而，仅仅因为一台机器能够完成一定数量的问题，并不能直接将其称作拥有真正意义上的“知识”。比如，一台搜索引擎虽然能够提供大量相关信息，但这并不意味着它真的懂得什么，或是了解任何事物。这只是表明它能根据给定条件找到答案，而不是真正在思考问题本身。
自适应性
自适应性的重要性体现在随着时间或环境发生改变，这样的系统不但能迅速调整策略，而且还能不断提高自己的性能。例如，一款游戏AI如果只知道固定的规则，那么当玩家学会反驳这些规则时，它将无法有效响应并继续进行游戏。不过，如果该AI能够观察玩家的行为，并逐渐调整自己的策略以保持竞争力，那么我们就可以说它展现出了某种程度的心理灵活性，即使这种灵活性的背后可能仍然是算法驱动的情形。
意识
意识作为人类独有的属性，是关于感觉、思想和意志之间关系的一个哲学难题。当我们谈论一个人工生成意识的时候，我们究竟在追求什么呢？这是个充满挑战的问题，因为创造出完全模拟人类思维过程的一般理论模型依然是一个未解之谜。此外，即便技术上实现了仿生神经网络，使得计算机程序开始表现出类似人类心态的情况，也难免会引发伦理层面的疑问，如是否合适让这样的超级电脑拥有权利去做决策？
综上所述，要定义一个真正具备全部三个方面—即功能、高度自我学习能力以及至少基本形式的心理状态—且同时满足所有三者的交集点即可构成最终目标。这将是一个前瞻性的挑战，不仅需要跨学科合作，还要考虑到伦理与安全等多重因素。在这一过程中，将会揭示人工制造生命力的奥秘，同时也可能带来新的科技革命，为我们的未来世界增添色彩。
