关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论（DUALISM）的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯独工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器光光是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。人工智能的应用领域：逻辑推理与定理证明。黑龙江NPU人工智能云计算
对于科技创新与产业变革而言，重视创新并落地应用，缺一不可。当前人工智能的落地应用，体现在物联网技术、云计算与大数据、人工智能在安防、健康医疗和老龄化社会等诸多领域的应用等方面。近年来，人工智能落地应用有望进一步提速。德勤数据显示，今年至2021年，中国人工智能产业规模将突破1000亿元。这在一定程度上反映出，在全球科技创新与产业变革潮流的率领下，中国人工智能产业在全球的高速增长期已经到来。以创新驱动力进行产业发展，推动科技创新和产业变革，是当前人工智能落地应用必备的条件之一。德勤认为，人工智能作为信息基础设施，为产业创新与应用提供必要的科技支撑。通过发展人工智能，可以改变传统产业结构，助力产业升级与消费升级，为实现小康社会做出有力支撑。贵州NPU人工智能**然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例。
人工智能学习需要算法根据训练数据来调整这些权重；一个简单的算法（称为“一起开火，一起连线”）是当一个神经元的开启触发另一个神经元的成功开启时，即增加两个相连神经元之间的权重。网络形成了分布在共享网络子网中的“概念”，这些子网往往会一起着火；意思是“腿”的概念可能与包含“脚”的声音子网进行耦合。
神经元有连续的开启光谱；此外，神经元可以以非线性方式处理输入，而不是简单地权衡选票。令人惊讶的是，现代神经人工智能既能学习连续函数，还能学习数字逻辑运算。
人工智能计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门普遍的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，许多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。重庆人工智能
人工智能将在制造业中走同样的道路。黑龙江NPU人工智能云计算
人工智能是包括十分普遍的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等，总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种”复杂工作”的理解是不同的。人工智能的定义可以分为两部分,即"人工”和“智能”。"人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步等等。黑龙江NPU人工智能云计算
