インテリジェンスを定義するのは非常に難しいため、インテリジェントな動作と正確にカウントされるものは不明です。通常、それは特定の環境またはより広範な環境で成功した結果につながる情報の処理を組み込んでいます。さまざまな情報入力の範囲、過去を覚えて過去の経験に適応する能力、結果として生じる動作の複雑さ、さまざまな入力や環境にわたる一般化能力など、知性にはさまざまな側面が存在します。インテリジェントな行動は、単一の個人または個人のグループ内の相互作用で観察できます。観察された知性行動の複雑さと適応能力に関して、人間の種は最も知的な生命体であり、人間は最も知的な個人として保持されています。
これらの多くの異なる形式のため、異なる側面に関して異なるテストがあります。
たとえば、有毒化学物質の勾配とは反対に移動する細菌を観察できます。これは、知覚可能な入力の範囲の情報であることを証明しています。いくつかのインテリジェントな動作の複雑さを測定するために、そのシミュレーションのコルモゴロフの複雑さのような標準的な複雑さを使用することができますが、それほど厳密ではない尺度は、動作を説明するのに必要な単語の数です。人間の中には、多くの場合、視覚化および言語ベースの情報（主に一般化能力を目的としている）に基づいたさまざまなIQテストがあり、視覚パターン間の規則性と違いを認識し、正式な論理やその他の側面を適用します。
コンピューターの発明以来、人工的にインテリジェントなシステムも作成されています。これらのシステムは、情報ストレージの点で人間の個人を長い間上回り、適応性、複雑さ、一般化の点で人間の能力にますます強化されています。人間は非常に知的であるため、人工知能研究の重要なベースラインです。アランチューリングは、会話パートナーを別の人間または人工薬として分類しようとする人間に基づいたテストを提案した最初の人物でした。
前述のように、知性の定義は環境に大きく依存しています。WolpertとMacReadyによる「無料の昼食なし」の定理は、すべての可能な環境で一般的にインテリジェントな行動が不可能であることを示唆しています。したがって、インテリジェントな行動に関するテストが効果的であるためには、結果を効果的に評価するために環境と何らかの成功の尺度を提供する必要があります。
Intelligence is very hard to define, so it is unclear what exactly counts as intelligent behavior. Usually it incorporates the processing of information leading to successful outcomes in a specific environment or across a broader range of environments. There exist different aspects of intelligence, like the range of different information inputs, the ability to remember the past and adapt to past experiences, the complexity of the of the resulting behavior and the generalization capabilities across different inputs and environments. The Intelligent behavior can be observed in single individuals or in the interactions within a group of individuals, more like an emergent effect. Concerning the complexity and adaption capabilities of the observed intelligence behavior, the human species is held the most intelligent known life form, with human beings held as the most intelligent individuals.
Because of these many different forms, there are different tests concerning different aspects.
For example one can observe bacteria moving opposite to a gradient of a poisonous chemical, which proves this is information in their range of perceivable inputs. To measure the complexity of some intelligent behavior, standard complexity measures like the Kolmogorov complexity of a simulation thereof can be used, while a less rigorous measure is the number of words needed to describe the behavior. Among humans there are different IQ tests, often based on visual and language based information - which aim mostly at the generalization capabilities - perceiving regularities and differences among visual patterns, applying formal logic and other aspects.
Since the invention of the computer, also artificially intelligent systems have been created. These systems have long surpassed human individuals in terms of information storage and are increasingly stepping up towards human capabilities in terms of adaptivity, complexity and generalization. Because humans are extra-ordinarily intelligent, they are an important baseline in artificial intelligence research. Alan Turing was the first to propose a test based on a human trying to classify a conversation partner as another human or an artificial agent, just interacting based on text in natural language.
As mentioned previously, the definition of intelligence also depends heavily on the environment. The "No Free Lunch" theorem by Wolpert and Macready suggests that generally intelligent behavior across all possible environments is impossible. Therefore, for a test on intelligent behavior to be effective, the environment and some measure of success have to be provided to effectively evaluate the results.