一个智能系统不必在内部结构或外部行为上和人脑“形似”，但必须在理性原则上与其“神似”。一个计算机系统是否有智能，不在于某一个时刻它能解决什么实际问题，而在于它提供的解是否依赖于系统的历史和处境。
在人工智能这个领域中，对“智能”的理解有非常不同的几派。这种差别直接表现在他们给“智能”下的工作定义上。所谓“工作定义”，是指在一个理论中使用一个本来有歧义的词汇时，对其在该理论中的意义的界定。
我把“智能”定义成“在知识和资源相对不足的条件下的适应能力”，而本文的目的，就是解释我为什么采用了这样一个独特的工作定义。在与“智能”（及其相关概念，如“认知”“思维”“意识”等等）有关的诸多研究方向中，我所感兴趣的是，通过对人类智能的研究发现智能的一般规律，并将其在计算机中实现。
这个说法听上去平淡无奇，但仔细探究起来，它隐含着下列三条基本预设：（1）人类是有智能的（尽管不同人的智能可能在程度和特征上有所差别）；（2）人类智能不是智能的唯一可能形态（智能系统并非在所有方面和人完全一样）；（3）现存的计算机系统基本是没有智能的（否则人工智能早已经实现了）。
下面让我们逐条分析这些基本预设，并考察它与智能的各种工作定义的关系。第一预设看上去不言自明，但实际上排除了许多“原则派”的智能定义。第二预设要求智能定义不能只包括人类智能。一旦第二预设的上述解释被接受，“结构派”和“行为派”的智能定义就显然太“窄”，太“人类中心主义”了。
第三预设是基于下面的直觉：尽管今天的计算机已经可以解决很多复杂的问题，我们仍常常觉得它们缺乏人类思维的某些本质特征。根据第三预设，如果一个系统在解决问题时完全依靠预先给定的程序，那就不算有智能，不论问题在人看来有多难，或程序相应于哪种人类认知功能。
综上所述，如果上面三条预设及其解释被接受，那么智能的工作定义只剩下“原则派”一条路，且不能采用基于经典逻辑或概率论的理性原则。下面让我们一起来理解，为什么“在知识和资源相对不足的条件下的适应能力”符合对智能的工作定义的上述要求。
首先，“知识和资源相对不足”需要进一步澄清。“资源不足”是说，尽管系统的信息加工能力（处理器数量、速度，存储器容量，等等）是有限的，它却必须实时工作，即新任务可以随时出现，且带有时间要求。“知识不足”是说新任务常常超出已有知识的范围，而且所有已有知识都可能被新知识挑战。
能够在“知识和资源相对不足”的条件下工作只是这个智能定义的一半，而另一半是关于如何在这种条件下体现“理性”。这里的关键概念是“适应”。具体说来包含两点：以过去的知识应对未来的情况；以有限的资源应对无限的需求。
“在知识和资源相对不足的条件下的适应能力”作为智能定义是符合前面的三条预设的。当我们考察一个系统的智能时，其着眼点一般不是看它能解决什么问题，而是看其能力是事先确定并无法改变的，还是在经验中逐渐形成并保持一定的可塑性的。这也正是传统的计算机系统和人脑的主要差别。
这个智能定义为人工智能指示了一条和主流观点很不一样的道路，并且可以用来解释人类智能中的很多现象。详细讨论其引申结论及实现途径则超出了本文的范围。