人脑是强人工智能最好的和唯一的参照物。正如欧盟“人类大脑计划（Human Brain Project）”建议报告中指出的：“除人脑以外，没有任何一个自然或人工系统能够具有对新环境与新挑战的自适应能力、对新信息与新技能的自动获取能力、在复杂环境下进行有效决策并稳定工作直至几十年的能力。没有任何系统能够在多处损伤的情况下保持像人脑样好的鲁棒性，在处理同样复杂的任务时，没有任何人工系统能够媲美人脑的低能耗性。”

人脑是宇宙中已知的最复杂的对象。冯·诺依曼1946年11月写给维纳的信中曾提到，“为了理解自动机的功能及背后的一般原理，我们选择了太阳底下最复杂的对象”，并因此否决了麦卡洛克和皮茨的“逻辑大脑”模型。皮茨显然没有放弃这个对他来说唯一真正重要的问题，他在1955年（也就是人工智能概念出现前一年）曾指出：“（一派人）企图模拟神经系统，而纽厄尔则企图模拟心智⋯⋯但殊途同归。”

制造真正的“电脑”，是走“结构”路线？还是“功能”路线？

任何客观对象都可以分为“结构”和“功能”两个层次：基元按照特定结构组成对象，拥有特定结构的对象表现出特定功能。简言之，结构是功能的基础，功能是结构的表现。大脑的“结构”是指各种神经元（神经细胞）通过神经突触连接而成的复杂神经网络，“功能”是指大脑神经网络表现出的动力学行为，即思维和意识现象。所谓大脑奥秘这个终极性难题，实际上是指“大脑（结构）何以产生智能（功能）？”或简称为“理解智能”难题。

问题在于：“制造智能”（制造出具有类脑智能的机器）是否必须先“理解智能”？

肯定回答似乎是显然的，因为“科学是技术的基础和前提”。但事实上，人类历史上重大技术突破往往都在其科学原理揭示之前。以飞机为例，莱特兄弟1903年发明飞机。冯·卡门1908年在巴黎亲眼目睹了飞行表演后才相信，并下决心搞清楚飞机为什么会飞。直到1946年，他才和钱学森系统地提出空气动力学。这样的例子不胜枚举：从中国的四大发明，到日常生活中的乐器，甚至浆糊，都是先成功实践，后揭示出科学原理（即使像“浆糊为什么能够粘连”这种看似简单的问题，要回答也并不容易）。制造真正的“电脑”，同样应从结构入手，通过解析大脑（主要是皮层神经网络结构以及作为结构基元的神经元和突触的功能）和仿真大脑，制造出能够产生类似功能的机器，之后尝试理解机器智能，并最终理解生物大脑的智能。简言之，“先结构，后功能”，因为“功能源于结构”。

为了和经典计算机区分，真正的“电脑”可称为“类脑计算机”或“神经计算机”，是仿照生物神经网络，采用神经形态器件构造的，以多尺度非线性时空信息处理为中心的智能机器。具体来说，是从结构层次仿真入手，采用微纳光电器件模拟生物神经元和神经突触的信息处理功能，仿照大脑皮层神经网络和生物感知器官构造出仿生神经网络，在仿真精度达到一定程度后，加以外界刺激训练使之产生与生物大脑类似的信息处理功能和系统行为。背后的基本理念是绕过“理解智能”这个更为困难的科学难题，先通过结构仿真等工程技术手段制造出类脑计算机，再通过训练间接达到智能模拟的目的。这条技术路线可总结为：结构层次模仿脑，器件层次逼近脑，智能层次超越脑。