本白皮書認為，人工智能是利用數(shù)字計算機或者數(shù)字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得結果的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)。
人工智能的定義對人工智能學科的基本思想和內(nèi)容作出了解釋，即圍繞智能活動而構造的人工系統(tǒng)。人工智能是知識的工程，是機器模仿人類利用知識完成一定行為的過程。根據(jù)人工智能是否能真正實現(xiàn)推理、思考和解決問題，可以將人工智能分為弱人工智能和強人工智能。
弱人工智能是指不能真正實現(xiàn)推理和解決問題的智能機器，這些機器表面看像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。迄今的人工智能系統(tǒng)都還是實現(xiàn)特定功能的專用智能，而不是像人類智能那樣能夠不斷適應復雜的新環(huán)境并不斷涌現(xiàn)出新的功能，因此都還是弱人工智能。目前的主流研究仍然集中于弱人工智能，并取得了顯著進步，如語音識別、圖像處理和物體分割、機器翻譯等方面取得了重大突破，甚至可以接近或超越人類水平。
強人工智能是指真正能思維的智能機器，并且認為這樣的機器是有知覺的和自我意識的，這類機器可分為類人（機器的思考和推理類似人的思維）與非類人（機器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式）兩大類。從一般意義來說，達到人類水平的、能夠自適應地應對外界環(huán)境挑戰(zhàn)的、具有自我意識的人工智能稱為“通用人工智能”、“強人工智能”或“類人智能”。強人工智能不僅在哲學上存在巨大爭論（涉及到思維與意識等根本問題的討論），在技術上的研究也具有極大的挑戰(zhàn)性。強人工智能當前鮮有進展，美國私營部門的專家及國家科技委員會比較支持的觀點是，至少在未來幾十年內(nèi)難以實現(xiàn)。
靠符號主義、連接主義、行為主義和統(tǒng)計主義這四個流派的經(jīng)典路線就能設計制造出強人工智能嗎？其中一個主流看法是：即使有更高性能的計算平臺和更大規(guī)模的大數(shù)據(jù)助力，也還只是量變，不是質(zhì)變，人類對自身智能的認識還處在初級階段，在人類真正理解智能機理之前，不可能制造出強人工智能。理解大腦產(chǎn)生智能的機理是腦科學的終極性問題，絕大多數(shù)腦科學專家都認為這是一個數(shù)百年乃至數(shù)千年甚至永遠都解決不了的問題。
通向強人工智能還有一條“新”路線，這里稱為“仿真主義”。這條新路線通過制造先進的大腦探測工具從結構上解析大腦，再利用工程技術手段構造出模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡基元及結構的仿腦裝置，最后通過環(huán)境刺激和交互訓練仿真大腦實現(xiàn)類人智能，簡言之，“先結構，后功能”。雖然這項工程也十分困難，但都是有可能在數(shù)十年內(nèi)解決的工程技術問題，而不像“理解大腦”這個科學問題那樣遙不可及。
仿真主義可以說是符號主義、連接主義、行為主義和統(tǒng)計主義之后的第五個流派，和前四個流派有著千絲萬縷的聯(lián)系，也是前四個流派通向強人工智能的關鍵一環(huán)。經(jīng)典計算機是數(shù)理邏輯的開關電路實現(xiàn)，采用馮諾依曼體系結構，可以作為邏輯推理等專用智能的實現(xiàn)載體。但要靠經(jīng)典計算機不可能實現(xiàn)強人工智能。要按仿真主義的路線“仿腦”，就必須設計制造全新的軟硬件系統(tǒng)，這就是“類腦計算機”，或者更準確地稱為“仿腦機”?！胺履X機”是“仿真工程”的標志性成果，也是“仿腦工程”通向強人工智能之路的重要里程碑。
