当代科学技术进展的一个重要趋势就是多学科、跨学科和交叉学科的融合与集成。智能科学就是相关学科进展、融合和集成的结果。

智能科学是一门更大的包罗其它智能学科的科学，它由科学基础、技术和应用三个部分组成，每一部分又由许多学科构成。智能科学研究智能的本质和实现技术, 是由脑科学、认知科学、人工智能等综合形成的交叉学科。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质；认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智行为历程的科学； 人工智能研究用人工的方式和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。智能科学不仅要实行功能仿真, 而且要从机理上研究、探索智能的新概念、新理论、新方式。

智能科学的研究对象具备下列一些明显的特征：

1、复杂性

智能科学要研究的对象，无论是自然科学和技术问题、社会和经济问题或是微观世界以至人的思维历程等都是很复杂或比较复杂的系统和很难或比较难以用传统方式处理的问题。钱学森院士等提出的努放的复杂巨系统件既念，要把人类的智慧综合起来，形成一个称为“大成智慧工程”(metasynthetic engineering)，就是一个非常复杂的巨系统，其复杂性可能是前所未有的。

2、交叉性

智能科学及其许多分支都具备明显跨学科交叉特征。正是这种交叉特征，融合了相关学科的长处，犹如生物界的杂交培育出优势群种一样，创造出更具备生命力的新兴学科。

3、非线性

非线性经常伴随复杂性存在。智能科学要研究的对象或系统，一般存在有严重的非线性，无法用线形方程和一般数学方式处理，甚至很难用非线性微分方程描述和处理。

4、拟人(仿生)性

智能科学要研究的对象或系统往往是拟人或仿生系统。例如，模拟人脑的思维行为和决策历程，模仿昆虫爬行历程、鸟的飞行和鱼的游动历程等。研究这类对象时，需要借鉴脑科学和仿生学等学科的研究成果，并与其它相关学科密切结合。

5、不确定性

不确定性又称模糊性，是指系统或问题含有不确定的结构、参数或其它信息。如天气预报其下雨的可能性为45 。 6%。这个预报则属结论的不确定性。智能科学研究的对象，大多具备这种不确定性。

6、不完整

不完整性有别于不确定性，是智能科学研究对象的又一特征。所得到的对象系统或问题的相关信息是确定的，但是不完全的。对于具体问题来说，在特定环境下，无法得到更完全的信息。智能科学应当能够依据不完整的信息，通过非完全模型做出科学决策，实行有效的处理。

7、分布性

智能科学所研究的许多对象具备分布特性，这一方面与系统的复杂性有关，另一方面也与某些对象或系统固有的时空分布特性以及系统的并行性和交叉性有关。分布性如果运用得当，对系统实行分布处理，有利于系统的信息集成和处理。

8、非数学历程

智能科学的多数研究对象往往不存在传统的数学模型和已知算法，无法实行建模和数值计算。