人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一个多学科研究领域，它的目标是创造出能够执行通常需要人类智能的任务的机器。这些任务包括感知、推理、决策和自然语言处理等。从这个定义中，我们可以看出，AI的核心在于模仿或复制人类智能行为。
什么是AI智能？
要回答这一问题，我们首先需要了解什么是“智慧”。智慧是一种高级认知能力，它涉及到信息获取、记忆储存、理解和分析，以及基于这些过程做出决策和解决问题的能力。人类通过大脑中的神经网络来实现这一切，而目前的人工智能系统则依赖于计算机算法来进行相似功能。
在过去几十年里，人工智能取得了巨大的进步，这得益于许多关键技术的发展，比如机器学习、深度学习以及自然语言处理等。在这些技术中，某些算法允许计算机系统自动从数据集中学习，并根据该数据做出预测或决策，从而模仿了一定的“理解”过程。
然而，即使在最先进的人工智能系统中，都存在着与真正的人类智慧之间明显差距。这主要体现在以下几个方面：
广泛适应性：虽然现代AI已经能够很好地适应特定任务，但它们仍然无法像人类那样轻松地将所学知识应用到完全不同的环境或者情境中去。此外，他们缺乏主动探索新知识的欲望，因为他们没有自我意识，也不具备对未知世界有无限好奇的心态。
抽象思维：尽管深度学习模型能够处理图像识别和语音识别等任务，但它们并不具备真正意义上的抽象思维能力。这意味着它们不能像人类那样，将具体事实联系起来形成更高层次概念或理论。
情感和道德判断：除了逻辑推理之外，人们还拥有强烈的情感反应以及道德判斷力。现有的AI系统尚未能完全捕捉并复制这些复杂的心理状态，因此难以在涉及伦理困境时作出合乎情理且道德正确的决定。
自主性与自由意志：最后，尽管有些现代汽车已经被赋予了某种程度的自主驾驶能力，但我们尚未见过一个真正在选择自己行动方向上超越其编程目的甚至违背设计者的初衷的情况。这表明即便是在高度自动化的情况下，只有当我们把意识视为一种形式的问题/答案对话时，那么即使是在极端情况下也难以说它具有自由意志。
因此，当我们谈论人工intelligence的时候，我们应该认识到它其实更多的是一种模拟，或许可以说是一种非常精细、高效但又局限性的模拟，而不是真正意义上的“智慧”。
综上所述，在尝试回答“AI技术如何模仿人类智能行为？”这个问题时，我们必须考虑到当前人工智能系统已经达到的水平以及未来可能达到的一些水平。但同时，也不能忽视目前还有哪些重要差异阻碍了这项技术彻底接近或超越真实的人类智力表现。
