寒尔的“中文房间问题”是为了反驳“强人工智能”(strongAI)而设计的。所谓强人工智能”认为，只要给出正确的程序，任何运行这种程序的机器都是有智能的。塞尔不同意所谓“强人工智能”。为了反驳强人工智能”，他提出一个“中文房间模型，事实上这是一个精心设计的、带有任意程序的机器，如果这个程序不能使机器具有智力，则“强人工智能”就是不存在的。
  
塞尔的中文房间”模型是这洋设计的：设想你坐一间有两个小孔的屋子里．从一个小孔递给你一些中文字符对这些字符你根本不认识．也就是说你完全不知道这些字符的意义。但是你有一本操作规程根据该操作规程你可以把递给你的那些中文字符转换为另一些中文字符然后将这些新的字符从另一个小孔送出去简单地说，我们对这个房间只做下面三件事：
(1)中文字符被送入房间；
(2)按照操作规程将输入的中文字符转换为另一些中文字符；
(3)将新的中文字符送出房间。
   从本质上说，这个中文房间模拟一段计算机程序：输入一段中文字符．经过运算，输出另一段中文字符。根据这个试验模型，你可以按照操作规程与房间外面的人用中文交谈。现在设想测试者提问：“你懂中文吗?虽然你根本就不懂任何中文但你在房间里仍然可以回答：“我懂，当然懂。”——你的回答不过是按规程操作的结果。试验的结果是：房间外面的人相信你是一位通晓汉语的人，哪怕你对汉语是一窍不通。由于这个中文房间模拟了一段理解中文的计算机程序，而该程序则模拟了通晓汉语的人．所以它能够保证房间里不懂中文的人看起来像懂中文的人。塞尔精心设计的这个试验能让我们自己参与操作机器和程序，并让我们自己判断机器是否具有智能，所以说，“中文房间是一个典型的思想试验模型。塞尔相信他已经成功地反驳了强人工智能。

    我们认为．塞尔的“中文房间”模型确实对包括图灵标准在内的已有人工智能标准提出了挑战。按照塞尔的模型给定任意操作规程，你决不需要理解你所处理字符的意义，而只须按照规程操作就行了。这样塞尔就构造了一部不可能有任何一点智力的机器，但它却能完成类似人的智力行为。与此相关的是．改变程序仅仅意味着改变操作规程。但这丝毫也不会增加机器的智力。我们认为，正是在这一点上，塞尔的标准比图灵标准更有意义：计算机能够完成某种智能行为，仅仅是因为它执行了人们接照一定目的事先编制的“操作规程”，或者说，是人类智能决定了机器智能而不是相反。
    Searle的中文房间问题，争论的实质是心智对符号的理解原理。对此，Searle自己提出了两个针对中文房间问题的回复，分别是“系统回复”和“机器人回复”。“系统回复”是指，在中文房间实验中，尽管Searle自己不理解中文，但当Searle加上他所查阅的查找表就可以认为其理解了中文。或者说，人传导字符信息的视觉神经，脑神经等分支系统不理解中文，但人的整体可以理解中文；对计算机来说即是：中央处理器、内存或别的部分不理解，但整个计算机系统理解中文。“机器人回复”与“系统回复”近似，注意到中文房间论证认为计算机无法理解符号意义是因为计算机和Searle处于相同的处境，即它们都无法和周围环境有合适的互动，所能操纵的对象仅有符号。如果我们把计算机上的软件置入一个机器人中，使它能与环境形成互动，感知事物、四处移动等等——我们就认为其理解了语言的意义。机器人回复颠覆了计算主义认为心智仅是对符号的操纵的教义，即认为心智的实现需要能与外部世界互动手段的参与，同时也将纯符号化的图灵测试向带有感知和执行能力的机器人图灵测试扩展。（刘海鹏-语言的视觉语义表征及其在场景自动描述系统中的应用研究）