Интеллект это способность учиться и применять знания для решения новых проблем. Вот и все определение.

Если существо может взять опыт из одной ситуации и использовать в другой непохожей ситуации - это интеллект. Если не может - это инстинкт или рефлекс.

Проблема в том что мы пытаемся дать одно определение для принципиально разных вещей.

Человеческий интеллект эволюционировал для выживания в социальной среде. Интеллект дельфина для навигации в океане. Интеллект пчелы для коллективного поведения роя.

А ИИ вообще другая природа - это математические операции над данными. ChatGPT умный? В каком смысле? Он не имеет целей, не понимает контекст за пределами окна внимания, не может планировать.

Наверное правильнее говорить не об интеллекте вообще а о конкретных когнитивных способностях. Память, внимание, планирование, абстрактное мышление, социальный интеллект - это все разные вещи.

Универсального определения действительно нет и это фундаментальная проблема.

В психометрике интеллект определяется операционально - это то что измеряют тесты интеллекта (IQ). Циркулярное определение но оно работает для практических целей.

В когнитивной психологии популярна теория множественного интеллекта Гарднера (лингвистический, логико математический, пространственный и тд). Но она критикуется за размытость.

В нейробиологии интеллект связывают со скоростью обработки информации в мозге, плотностью нейронных связей, объемом рабочей памяти. Но это корреляции а не определения.

В теории искусственного интеллекта используют понятие AGI (Artificial General Intelligence) - способность решать любые интеллектуальные задачи на уровне человека. Но что именно "любые задачи" тоже дискуссионно.

Ближайшее к консенсусу - определение интеллекта как способности достигать целей в широком диапазоне сред. Это работает для людей, животных и потенциальных ИИ. Но детали остаются предметом споров.

Можно определить интеллект через информационную теорию.

Интеллект = способность сжимать информацию и находить паттерны. Чем лучше система может предсказывать будущие состояния среды на основе прошлых данных, тем она интеллектуальнее.

Это работает для всех случаев:

• Человек учится на опыте и делает прогнозы
• Животное адаптирует поведение к закономерностям среды
• ИИ обучается на данных и генерализует паттерны

Математически можно выразить через алгоритмическую сложность по Колмогорову но это уже детали.

В философии сознания есть понятие китайской комнаты Серла. Оно как раз про проблему определения интеллекта.

Представь человек сидит в комнате с книгой правил. Ему подсовывают китайские иероглифы, он по книге находит какие иероглифы выдать в ответ. Снаружи кажется что он понимает китайский язык.

Но на самом деле он просто выполняет алгоритм не понимая смысла. Вот и вопрос - это интеллект или нет?

Современные LLM типа GPT работают так же. Они генерируют правильные ответы но понимают ли они смысл? Философский вопрос без ответа.

Есть тест Тьюринга как критерий интеллекта для машин. Если человек не может отличить ответы машины от ответов человека в диалоге, машина считается интеллектуальной.

Но это поведенческий критерий а не определение сущности. Плюс современные чатботы частично проходят тест Тьюринга но никто всерьез не считает их по настоящему интеллектуальными.

Возможно нужен новый тест который проверяет не имитацию а реальное понимание.