人类智能是生物智能的最高表现，它具有更加复杂的特征，历史以来也有着更加复杂的研究方法。
1912年德国科学家威廉·斯特恩提出了智商IQ一词，即Intelligence quotient，用来评估每个人类个体的智能水平。
IQ评分可以确保所有人的成绩浮动在以100分上下，总体呈中间高两边低的正态分布趋势，也就是说，三分之二的人的IQ值是85~115之间。
尽管IQ评测方法有很多版本，同一个人在不同版本测试方法中也可能取得有较大差异的分值，但是往往智商测试都足够可靠，大多数人10岁以后智商分数都会比较稳定的保持在某个水平。
1941年，心理学家Raymond cattell提出将通用智力概念划分为流体智能和结晶智能两种认知能力，流体智能Gf用来表示通过推理解决新问题的能力，分为归纳推理和演绎推理两种能力，它独立于过去的知识，会随着年龄的增长而下降；结晶智能Gc是指使用知识和经验的技能，非常依赖于教育和经验，因此往往会随着年龄的增长而增长。
1966年，心理学家霍恩在卡特尔理论基础上将智能扩展到十个Broad宽泛领域，1996年，卡罗尔在前人基础上提出了三层理论，1999年，他们三人的理论整合成为CHC理论，作为现代智商测试的关键理论之一。
CHC理论将General通用智能分解为十个Broad宽泛智能，然后再进一步分解为七十多个Narrow窄义智能。十个宽泛智能是：流体智能（Gf）、结晶智能（Gc）、定量推理（Gq）、阅读和写作能力（Grw）、短期记忆（Gsm）、长期存储和检索（Glr）、视觉处理（Gv）、听觉处理（Ga）、处理速度（Gs）、决策/反应时间/速度（Gt）。
美国心理学家威克斯勒在1939年提出了一个智商测量表，1955年正式出版，目前最新的是2008年发行的第四版，这也是当今全球成年人使用最广泛的智商测试，这就是威克斯勒成人智力测量表简称WAIS。
WAIS主要用四个数值评估个人智力水平，语言理解（VCI），感知推理（PRI），工作记忆（WMI）、处理速度（PSI）。
长期的人类IQ智商测试数据表明，全球智商测试分数一直以每十年三个点的平均速度上升，这个智商增长现象最早被James Robert Flynn詹姆斯弗林发现，后来被称为弗林效应。
对弗林效应的原因有很多种解释，其中一个比较合理的解释是，全人类整体健康状况的改进促使了智商的提高，相应的数据也表明在较落后群体和国家，弗林效应更加明显。
另外一个不乐观的情况是，很多西方国家自上世纪90年代以来都出现了IQ分值下降的趋势，称之为负面弗林效应，这很可能是由于生活环境改变引起的，随着计算机和网络技术的兴起，人类获取信息和思考问题等智能实现形式也在逐渐发生变化。
1983年，美国心理学家Howard Earl Gardner在其《心灵框架：多元智能理论》中提出了多元智能理论，这一理论被很多亚洲国家应用在教育领域。
加特纳将人类智能划分为八个模块，包括语言文字、数理逻辑、肢体运动、人际交往、自心内省、空间、音乐以及1999年新增的自然认知能力。
加特纳的理论虽然在教育领域影响很大，但其实缺少足够的科学研究证据，这些智能模块也无法找到对应的生理基础，很多心理学家对此都提出质疑，也拒绝接受此理论。
人工智能之父马文闵斯基也在其2006年出版的《情感机器》一书中认为，人类的情绪表现是大脑中各种资源相互竞争的结果。
以上认为人类智能或情感意识是由多个模块互相作用的结果的理论，我们可以统称为复合智能理论。
复合智能理论的一个观点就是认为人类意识所表现出的统一性identity，只是因为进化需要而产生的，进化需要人类个体认为自己是一个统一的智能体，而不是众多元素的揉合。或者说，个体自我意识只是一种假象。
《情感机器》同时也提出从纵深方向划分人类思维层次的方法，即从低到高依次是本能反应、后天反应 、沉思、反思、自我反思、自我意识情感，这不仅把与生俱来的智能和后天学习得到的智能进行了划分，也把后天智能进行了更进一层的区别。
2015年皮克斯制作的颇具创意的动画片《头脑特工队》很好的展示了复合智能的理论形象，这部电影讲述了五个住在人类大脑中的小人控制着人类的情感，它们分别代表了胆小、愤怒、快乐、担忧和厌倦。
而2007年上映的杜琪峰执导的《神探》则以另一种形式展示了一个人在七种不同人格控制下发生的惊险故事。
马文闵斯基在《情感机器》一书中认为智能与情感的关键在于想象能力，依赖于想象能力进而产生对未来的预测能力。他表示，人类认知世界的方式是尝试建立世界的模型，然后依赖模型进行想象和预测。
2004年杰夫霍金斯出版的《on Intelligence》一书中，更加系统的阐述了智能的本质是对未来的预测这一观点，他认为，人类的智能是基于人类依照真实世界在头脑中构建的镜像世界的运行而产生的，而运行就是不断地对未来进行预测，然后把预测结果和现实世界进行比对，如果一致，则头脑中镜像世界得到加强，如果不一致，则修正头脑中的世界使其向真实世界靠拢。
在网球场上，当对方挥拍的时候，你就开始预测他可能从哪个方向把球打回，然后你会快速的调整自己在场地上位置，靠近预测中的落球点。
当球被对方击回时候，你仍然不断的预测球的速度和方向，同时不断调整你的身体和手臂，反复多次直到可能的最佳姿势，然后扭动身体挥拍，即使在挥拍过程中，你仍然会以极快的速度尝试预测和调整手臂与拍子的角度力道。
预测，再根据感知到的现实进行调整，再预测，再调整，直到最后时间。这就是人类智能实现的真实方法。
尽管我们很多人都学习过牛顿运动定律，知道地球的重力加速度是9.8米每秒，甚至能够用抛物线方程进行复杂计算，然而这些并不能让我们在网球场上占有任何有效的优势。
我们指挥身体进行体育运动，完全不依赖于数学公式。我们可以全凭经验和感觉预测任何飞过来的物体，只要它不是太快的话，我们都能轻松的抓住它们。
所以，人类的智能与计算机科学计算的实现方式不同，我们只需要大量的训练，就能在头脑中形成足够好的抓取动作模式，并用这个这个模式适应到几乎所有飞来物体的场景。
另一个例子是请你尝试回忆家乡小镇某个拐角小店墙面的颜色，或者是自家阳台某个角落堆放的物品。你会感受到头脑中存储的镜像世界，你可以沿着某条熟悉的街道快速找到那个拐角小店，然后再大脑中尝试看清它的墙面。或者你会想象着拉开自家阳台的门，尝试在大脑构造的空间中回忆那个角落到底堆放着什么。
一人一世界，但你大脑中的世界又和现实不同，它是一个经过你加工的简化版本，使用你大脑的独有方式进行组织和运行，有时候你会有意识的用理性去修改和调整它，但更多时候都是通过耳濡目染的感知体验来对它自动优化，它可以很真实就仿佛要成为旧照片，它也可以很虚幻从而让你具有丰富的想象力和创造力。
每个人的智能决策新时代
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