智能的关键确实不仅仅是表征，而是能够创造表征并有效地利用表征。
在人工智能领域中，表征指的是对现实天下中的事物、观点或问题进行抽象和表示的办法。
通过表征，智能系统能够处理和理解各种信息，进行推理、决策和问题求解。

创造表征是指智能系统能够基于已有的信息和履历构建新的表征，这可以是通过学习算法从大量数据中提取出的特色，也可以是通过推理和逻辑推导天生的关系网络。
创造表征使得智能系统能够更好地理解和处理繁芜的问题。

然而，仅仅创造表征是不足的，智能系统还须要学会如何利用这些表征来推理、决策和解决问题。
利用表征须要智能系统具备良好的推理和决策能力，能够根据不同的情境和目标来选择和运用适当的表征。
同时，智能系统还须要具备灵巧性温柔应性，能够根据不同的任务和环境哀求来调度和改变表征的利用办法。

因此，智能的关键在于创造和利用表征，既要能够构建适当的表征来表示现实天下的知识和问题，又要能够有效地利用这些表征来进行推理、决策和问题求解。
这样的能力才能使智能系统更加灵巧、自适应和有用。

智能的关键不仅在于能够有效地进行信息的表征，还在于创造和利用这些表征来办理问题和完成任务。
以下是一些例子来解释这个不雅观点：

图像识别：当我们利用智能系统进行图像识别时，系统通过学习和理解图像的特色，创造出一种表征来描述图像中的内容。
这些表征可以是特定物体的形状、颜色和纹理等。
然后系统将利用这些表征来识别图像中的物体，并根据这些识别结果进一步进行处理。

自然措辞处理：在进行自然措辞处理的任务时，智能系统须要将措辞文本转化为一种表征形式，以便能够更好地理解和处理笔墨信息。
系统可能会将文本转化为词向量、句向量或语义表示等形式的表征，以便能够进行文本分类、情绪剖析或机器翻译等任务。

机器学习算法：在机器学习中，智能系统利用演习数据来学习数据的模式和规律，并创造出一种模型来表示这些规律。
这个模型可以是决策树、神经网络或支持向量机等。
然后系统将利用这个模型来进行预测和分类，以实现各种任务，如推举系统、垃圾邮件过滤或图像天生等。

自主导航系统：智能导航系统须要构建对环境的表征，以便能够准确地导航。
系统利用传感器数据（如摄像头和激光雷达）来获取环境信息，并将其转化为舆图、道路网络或障碍物的模型等表征形式。
然后系统将利用这些表征来方案路径、避开障碍物和实现自主导航。

综上所述，智能的关键不仅在于能够进行表征，而在于创造和利用这些表征来办理问题和完成任务。
通过有效地表征信息，智能系统能够更好地理解和处理问题，并能够进行更高等的认知和决策。