​​人工智能中的“智能”指计算机系统模拟人类智能的能力，核心在于通过学习、推理、感知和自主决策等机制实现多样化任务处理，包括感知环境、理解语言、自主学习和创造性解决问题，涵盖从简单任务（如图像识别）到复杂认知功能（如逻辑推理）的全方位能力表现​​。

智能的核心特征是适应性和多样性。计算机系统通过分析数据调整行为规则，例如自动驾驶汽车根据路况动态优化驾驶策略，体现“顺应性”；而同一系统既能处理图像识别，又能生成文本，则展示“多样性”。其支撑技术包括机器学习（从数据中提取模式）、深度学习（模拟人脑神经网络结构）、自然语言处理（解析人类语言）等。

智能的实现依赖多维度技术。​​感知能力​​涉及图像识别、语音转文字等技术，让机器“感知”物理世界；​​认知能力​​通过语义分析、知识图谱构建理解复杂内容；​​决策能力​​依托强化学习，在试错中优化行为路径，如AlphaGo的棋局策略。边缘计算与多模态融合正推动智能系统向实时化、高精度方向进化，例如智能家居设备整合语音、视觉与触控交互。

当前人工智能已渗透各领域，但仍有局限。其“智能”源自数据驱动的统计学习，缺乏人类意识的通用性与情感理解，且在伦理层面需平衡效率与隐私保护。未来发展方向聚焦于可解释AI、跨模态融合及降低计算能耗，使智能系统更贴近人类思维本质。