強人工智慧觀點認為有可能製造出真正能推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智慧型機器， 並且， 這樣的機器能將被認為是有知覺的， 有自我意識的。 強人工智慧可以有兩類：
1、類人的人工智慧， 即機器的思考和推理就像人的思維一樣。
2、非類人的人工智慧， 即機器產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。
弱人工智慧(TOP-DOWN AI)弱人工智慧觀點認為不可能製造出能真正地推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智慧型機器， 這些機器只不過看起來像是智慧的， 但是並不真正擁有智慧， 也不會有自主意識。
主流科研集中在弱人工智慧上， 並且一般認為這一研究領域已經取得可觀的成就。 強人工智慧的研究則處於停滯不前的狀態下。
對強人工智慧的哲學爭論“強人工智慧”一詞最初是約翰·羅傑斯·希爾勒針對電腦和其它資訊處理機器創造的，
“強人工智慧觀點認為電腦不僅是用來研究人的思維的一種工具；相反， 只要運行適當的程式， 電腦本身就是有思維的。 ”（J SEARLE IN MINDS BRAINS AND PROGRAMS. THE BEHAVIORAL AND BRAIN SCIENCES,VOL. 3,1980）這是指使電腦從事智慧的活動。 在這裡智慧的涵義是多義的、不確定的， 像下面所提到的就是其中的例子。 利用電腦解決問題時， 必須知道明確的程式。 可是， 人即使在不清楚程式時， 根據發現（HEU- RISTIC）法而設法巧妙的解決了問題的情況是不少的。 如識別書寫的文字、圖形、聲音等， 所謂認識模型就是一例。 再有， 能力因學習而得到的提高和歸納推理、依據類推而進行的推理等， 也是其例。 此外， 解決的程式雖然是清楚的， 但是實行起來需要很長時間， 對於這樣的問題， 人能在很短的時間內找出相當好的解決方法，
其爭論要點是：如果一台機器的唯一工作原理就是對編碼資料進行轉換， 那麼這台機器是不是有思維的？希爾勒認為這是不可能的。 他舉了個中文房間的例子來說明， 如果機器僅僅是對資料進行轉換， 而資料本身是對某些事情的一種編碼表現， 那麼在不理解這一編碼和這實際事情之間的對應關係的前提下， 機器不可能對其處理的資料有任何理解。 基於這一論點， 希爾勒認為即使有機器通過了圖靈測試， 也不一定說明機器就真的像人一樣有思維和意識。
也有哲學家持不同的觀點。 DANIEL C. DENNETT 在其著作 CONSCIOUSNESS EXPLAINED 裡認為， 人也不過是一台有靈魂的機器而已，
有的哲學家認為如果弱人工智慧是可實現的， 那麼強人工智慧也是可實現的。 比如SIMON BLACKBURN在其哲學入門教材 THINK 裡說道， 一個人的看起來是“智慧”的行動並不能真正說明這個人就真的是智慧的。我永遠不可能知道另一個人是否真的像我一樣是智慧的，還是說她/他僅僅是看起來是智能的。基於這個論點，既然弱人工智慧認為可以令機器看起來像是智慧的，那就不能完全否定這機器是真的有智慧的。BLACKBURN 認為這是一個主觀認定的問題。
需要要指出的是，弱人工智慧並非和強人工智慧完全對立，也就是說，即使強人工智慧是可能的，弱人工智慧仍然是有意義的。至少，今日的電腦能做的事，像算數運算等，在百多年前是被認為很需要智慧的。 一個人的看起來是“智慧”的行動並不能真正說明這個人就真的是智慧的。我永遠不可能知道另一個人是否真的像我一樣是智慧的，還是說她/他僅僅是看起來是智能的。基於這個論點，既然弱人工智慧認為可以令機器看起來像是智慧的，那就不能完全否定這機器是真的有智慧的。BLACKBURN 認為這是一個主觀認定的問題。需要要指出的是，弱人工智慧並非和強人工智慧完全對立，也就是說，即使強人工智慧是可能的，弱人工智慧仍然是有意義的。至少，今日的電腦能做的事，像算數運算等，在百多年前是被認為很需要智慧的。