这节课，黄院长为我们讲述了智能的第一部分：智慧。
诚然，智慧是一个涵盖范围比较广的名词。
我想先从智慧的产生这一块分享一下我的收获。
在我的理解，智慧的产生经历了数据、信息、知识、智慧这四个阶段。
起初，远古时代的人们用“符号”表征事物，数据就是各种符号之间的联系；符号经过编码、解码等过程，变成了具有一定结构，携带有一定含义的信息；人们根据先验信息，再加上自己的后验经验，综合出了一套能真实反映客观世界的存在及规律的“准则”，这就出现了简单的知识。
而智慧则是知识的最高境界，是人类所创造的最精华、最高级的数据内容和形式。
既然智慧是最高级的数据的内容，那么智慧和智能有着什么关系呢？与智慧不同，智能则是数据处理所能达到的最高水平。
从本质上而言，智慧是由数据演化而来，因此，智慧的本质仍是数据；而智能的本质则是“系统”。
形象化来说，智能就像是生产一件物品的工具和机器，而智慧则是生产这件物品的原理方法。
智慧与智能有所区别而又不可将其强行拆分：智能“系统”需要智慧所携带的“数据”才能正常运行；智慧所携带的数据需要依靠智能“系统”才能发挥作用。
为了较为形象的理解智能，可以把智能分为以下四种模型：基于心理测量的智能模型、基于认知过程的智能模型、基于生物科学的智能模型和基于认知与情境的智能模型。
智力可以通过心理测量进行分析，人类的智力可以通过一系列心理测试的结果进行综合来衡量和确定，这是心理测量模型的基本观点。
心理测量模型中的CHC模型总结了十种影响人类智力的因素，但它却不是完全准确和全面的，可能还有一些因素没被发现；同时，CHC理论模型属于黑盒模型，即这个模型只说出了影响智力的因素，但并没有揭示影响智力的因素具体的作用机制。
而基于认知过程的智能模型则认为个体的智能水平取决于心智对数据表述的清晰程度和处理速度。
但这个模型仅仅是基于实验结果的想象和假设，不一定对应任何生物或物理载体的机制。
生物科学的智能模型认为只有将智能因素和认知过程与人脑神经生物结构和机理相关联，才有可能解释和理解产生智能的生理机制和物理过程。
在微观结构，大脑神经网络的基本单元是神经元。
这种神经元层次的功能差异最终反映到神经网络的不同表现导致智能的差别。
同时，基于生物科学的智能模型也反映了智力的可遗传性：人类的智力与本身自己的脑生理结构有关，而一些影响智力的结构，如脑干、灰质等可以从上一代得以遗传，因此使得智力具有可遗传性。
同样，智能是认知与环境相互作用的结果，适应环境的能力越强，智能水平越高。
这是基于情景关联的智能模型所要表达的内容。
传统的智能模型强调与个人学习相关的智力，但仅仅以此作为智力判断的依据是远远不够的，还要考虑个体对环境的适应能力，解决生活及应用中的实际问题的能力。
这也决定了情景关联智能模型是衡量智力最关键的模型。
社会的演化，人类的思维都是基于自然智能完成的，自然智能与人工智能不同，自然智能是指人的智能，即人类的知识、智力和各种才能的组合，表现为人类对各种问题的分析及解决过程。
可以说，人工智能是处理信息的工具，而自然智能则是设计信息的一方。