人腦是強人工智能最好的和唯一的參照物。正如歐盟“人類大腦計劃（Human Brain Project）”建議報告中指出的：“除人腦以外，沒有任何一個自然或人工系統能夠具有對新環境與新挑戰的自適應能力、對新信息與新技能的自動獲取能力、在複雜環境下進行有效決策並穩定工作直至幾十年的能力。沒有任何系統能夠在多處損傷的情況下保持像人腦樣好的魯棒性，在處理同樣複雜的任務時，沒有任何人工系統能夠媲美人腦的低能耗性。”

人腦是宇宙中已知的最複雜的對象。馮·諾依曼1946年11月寫給維納的信中曾提到，“為了理解自動機的功能及背後的一般原理，我們選擇了太陽底下最複雜的對象”，並因此否決了麥卡洛克和皮茨的“邏輯大腦”模型。皮茨顯然沒有放棄這個對他來說唯一真正重要的問題，他在1955年（也就是人工智能概念出現前一年）曾指出：“（一派人）企圖模擬神經系統，而紐厄爾則企圖模擬心智⋯⋯但殊途同歸。”

製造真正的“電腦”，是走“結構”路線？還是“功能”路線？

任何客觀對象都可以分為“結構”和“功能”兩個層次：基元按照特定結構組成對象，擁有特定結構的對象表現出特定功能。簡言之，結構是功能的基礎，功能是結構的表現。大腦的“結構”是指各種神經元（神經細胞）通過神經突觸連接而成的複雜神經網絡，“功能”是指大腦神經網絡表現出的動力學行為，即思維和意識現象。所謂大腦奧秘這個終極性難題，實際上是指“大腦（結構）何以產生智能（功能）？”或簡稱為“理解智能”難題。

問題在於：“製造智能”（製造出具有類腦智能的機器）是否必須先“理解智能”？

肯定回答似乎是顯然的，因為“科學是技術的基礎和前提”。但事實上，人類歷史上重大技術突破往往都在其科學原理揭示之前。以飛機為例，萊特兄弟1903年發明飛機。馮·卡門1908年在巴黎親眼目睹了飛行表演後才相信，並下決心搞清楚飛機為什麼會飛。直到1946年，他才和錢學森系統地提出空氣動力學。這樣的例子不勝枚舉：從中國的四大發明，到日常生活中的樂器，甚至漿糊，都是先成功實踐，後揭示出科學原理（即使像“漿糊為什麼能夠粘連”這種看似簡單的問題，要回答也並不容易）。製造真正的“電腦”，同樣應從結構入手，通過解析大腦（主要是皮層神經網絡結構以及作為結構基元的神經元和突觸的功能）和仿真大腦，製造出能夠產生類似功能的機器，之後嘗試理解機器智能，並最終理解生物大腦的智能。簡言之，“先結構，後功能”，因為“功能源於結構”。

為了和經典計算機區分，真正的“電腦”可稱為“類腦計算機”或“神經計算機”，是仿照生物神經網絡，採用神經形態器件構造的，以多尺度非線性時空信息處理為中心的智能機器。具體來說，是從結構層次仿真入手，採用微納光電器件模擬生物神經元和神經突觸的信息處理功能，仿照大腦皮層神經網絡和生物感知器官構造出仿生神經網絡，在仿真精度達到一定程度後，加以外界刺激訓練使之產生與生物大腦類似的信息處理功能和系統行為。背後的基本理念是繞過“理解智能”這個更為困難的科學難題，先通過結構仿真等工程技術手段製造出類腦計算機，再通過訓練間接達到智能模擬的目的。這條技術路線可總結為：結構層次模仿腦，器件層次逼近腦，智能層次超越腦。