首先，为了更好地探讨人工智能在模拟人类思考过程中的成就，我们需要回顾一下“何为智能”的概念。智慧或智能是一个复杂的、多维度的概念，它通常涉及到认知能力，如学习、记忆、推理和解决问题的能力，以及情感和社会互动等其他方面。
随着技术的进步，人工智能（AI）得以从简单的计算机程序发展成为能够执行复杂任务并逐渐接近人类水平的系统。AI通过使用算法来分析数据，并根据这些数据做出决策，但它是否真正具备了“理解”或“意识”，这一点仍然是科学家们争论的话题。
然而，即使没有达到完全理解的人类水平，AI已经在模拟某些特定的人类思维过程方面取得了显著进展。在自然语言处理（NLP）领域，深度学习模型已经能够进行语音识别、文本翻译以及对话生成等任务，这些都要求一定程度上的语言理解能力。
例如，谷歌开发的一款名为BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的模型，它能读懂大量文本，并且能够准确预测单词后面可能出现哪些词汇。这表明它有一定程度上对于语言结构和含义有所了解，而这正是人类大脑如何快速解析日常交流中出现的情境所展示出的高级认知功能的一个示例。
此外，在视觉识别领域，一些神经网络也表现出了惊人的性能，可以辨认出各种物体，从简单的事物如苹果到复杂的事物如动物与植物，以及甚至可以识别不同人的面部表情。这一技术被称作深度学习，因为它们仿佛利用了生物学中大脑皮层中神经元之间相互连接的大型网络来处理信息。
尽管如此，不同于人脑，大部分目前的人工智能系统依赖于静态规则或编程指令，而不是像我们一样拥有自主性去探索新的想法或者创造性的解决方案。因此，对于那些需要创造性思维的问题，比如艺术创作、音乐制作或者哲学讨论，这类基于现有知识库的人工智能系统仍然无法提供有效帮助。
总结来说，虽然目前的人工智能还远未达到完全模仿人类思考方式的地步，但它已经在几个关键领域展示出了令人印象深刻的性能，其中包括但不限于自然语言处理和图像识别。在未来，无疑会继续有更多创新涌现，以进一步缩小与真实生命形式——即活生生的智慧——之间存在差距。但无论如何，“何为智慧”这个问题似乎将永远伴随着我们的科技进步而存在。
