这取决于（人工智能）智能的定义。

Searle 最初试图用中国房间实验反驳的立场是所谓的强人工智能立场：经过适当编程的计算机将拥有与人类拥有思想完全相同的思想。

Alan Turing 试图通过图灵测试给人工智能下一个定义，他说如果机器能通过测试，它就是智能的。图灵测试介绍到这里。我不会详细解释它，因为它与答案并不真正相关。如果你像图灵那样定义（人工智能）智能，那么中国房间实验是无效的。

所以中文房间实验的重点是表明，经过适当编程的计算机与人脑不同，因此图灵测试不是一个好的测试。

对这样的哲学问题有两种广泛的回应。

一是类比，指直觉；例如，可以实际计算出这样一个中式房间的必要大小，并暗示它存在于直觉领域之外，因此任何使用它的类比都是可疑的。

二是尝试更准确地定义术语。如果我们所说的“智能”不是“人类所做的神奇事情”而是“信息处理”，那么我们可以说“是的，显然中文房涉及到成功的信息处理”。

我倾向于选择第二种，因为它迫使对话朝着可观察的结果方向发展，并且将定义像“智能”这样的术语的困难放在了想要对其提出主张的人身上。如果允许“理解”有一个无定形的定义，那么任何系统都可以说有或没有理解。但是，如果“理解”本身是根据可观察的行为来理解的，那么构建一个“不智能”但共享所有可观察到的智能后果的系统的例子就变得越来越困难。

首先，要详细了解该论点，请查看Chinese Room 上的 SEP 条目。

我认为 CRA 是您定义智力的指标。如果争论成立，是的，房间里的人懂中文。但是，让我们总结一下 SEP 条目中讨论的三个回复：

1. 男人自己不懂中文（他在房间外听不懂），但是系统man +room听得懂。接受这个回答表明可能存在一个智能系统，其部分本身并不智能（可以说是人体本身）。

2. 该系统无法理解中文，因为它无法像机器人或人类那样与世界互动（即它无法学习，它可以回答的问题集有限）

3. 系统听不懂中文（取决于你对理解的定义），你也不能说一个执行与中文房间相同的壮举的人也能理解中文。

因此，论点或其变体是否成立，取决于您对智能、理解、如何定义系统等的定义。关键是思想实验是区分定义的好方法（以及许多，已经对它们进行了许多辩论），以避免无休止地谈论彼此。

取决于你问谁！提出这一论点的约翰·塞尔（John Searle）会说“是”，但其他人会说这无关紧要。图灵测试并没有规定机器必须真正“理解”它在做什么，只要它在人类看来是这样的。你可能会争辩说，我们的“思考”只是一种更复杂的聪明算法形式。