本文探讨了强人工智能研究的两种方法——自上而下和自下而上。自上而下通过模拟人类行为研究智能，如类人机器人和深蓝，而自下而上则从神经网络和机器学习入手。目前，两种方法均有成果，但构建强人工智能的成本高昂。作者倾向于自下而上的研究，认为它更接近智能的本质，但同时也指出自上而下的研究在理解人脑功能区和验证AI能力方面的重要性。
人类智能在宏观上有心理学，微观上有分子生物学等学科研究。但每个方向研究到一定阶段就停滞了，没有哪个学科能告诉我们：为什么能有智能，如何才能产生智能。即使已经了解了大脑的很多知识，人类智能仍然是个黑盒子。
对黑盒的研究，要么从外部观察其行为，然后来模拟其结构，可称为自上而下的研究；要么猜测其结构，然后从外部的输入输出来验证其行为，可称为自下而上的研究。题目所说的自上而下还是自下而上即是从哪个方向来研究强人工智能问题。
宏观上研究的成果中，最显而易见的就是类人机器人。这类机器人从行为、语言、表情等方面来模拟人。如果最终能让人觉得这些机器人是真人，那么这个方向就算是成功了。当然，从现在的成果来看还不成功。另一方面是深蓝、沃森这样的依靠在下棋、回答问题等方面来战胜人类智能，从而证明自己能力。从这些特定的领域上来看，它们是比较成功的。但就算是把上面提到的所有方面都合到一起，也很难认为他们达到了人类的能力。
微观上的研究，是从感知器的结构被提出来后开始的。从此产生了现在的人工
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