自人工智能学科诞生以来，主流学派包括符号主义、连接主义、行为主义（控制论）等；从支撑学科来说，又包括信息论、控制论、运筹学等。

 我们可以将任何人类已经取得的知识成果标签贴在人工智能的身上，但知识是智能本身吗？有了知识就有了智能吗？

 那么，到底什么是智能呢？到底什么是人工智能，这一根本问题，始终都没有明确的定义（现有的是诠释和说明，而不是本质）。

 婴儿的学习能力是本能，但应如何定义机器的本能学习能力？应该包含哪些最基本能力？如何通过定义基本能力，实现其不断自助学习？发展自我、完善自我？当然，本能并不等于智能：蚊子飞行的能力，无人机要模拟其能力也是非常困难的——试问为什么人类模拟蚊子飞行尚且如此困难。

 回顾人类智能的发展历史，智能的发展也不是一蹴而就的。从此角度来看，所谓智能，也许只是人适应环境选择、决策的一种行为表现。然而，这种行为表现又具有其社会性：因为自然选择的过程是残酷的，单靠个体的智能，无法保障整个人类社会群体的延续，因此，智能除具有记忆、决策、适应性外，还具有重要的群体性——集体智慧；只有整个社会群体智能水平提高了，个体智能水平才能在这一好的学习环境中增长。

 生物界中的社会群体智能是智能的一种体现，但这种智能是有代价的？任何不智的决策和行为结果是以生命及生存为代价，因此，社会群体智能的发展要具有大量的社会群体数量，这是种群在探索自然过程中的资源储备。没有生命群体的不断尝试，就没有了智能的发展。而这种储备，为不同的选择提供了参考答案和备选方案。

 从上述社会群体智能的发展过程来看，还有一个重要的因素，是构成智能发展的重要因素——环境。对于生物群体的每一次探索尝试，环境必给予应答——或奖励或惩罚。正是在这种探索-响应的基础上，智能才在不断试错中发展。

 总体路线：环境-生物群体-生物个体本能-探索-学习-生存或者死亡——智能发展。

 综上，智能的存在不是孤立事物，本身是一种能力，是与群体-环境-交互应答共生存在整体中的一个部分，脱离整体的智能研究是无意义的，其一定是在一定范围，群体-环境-交互应答研究的整体。

 那么，又如何定义具有婴儿学习能力的本能、婴儿群体、交互学习环境？