この手法は知能の仕組みを完全に解明しなくてもよいため、強いAIを実現する最も手っ取り早い手段と考える者が多い。基本的に、非常に強力なコンピュータさえあれば、人間の脳を神経単位のネットワークとしてシミュレーションできるだろう。例えば、人間の脳内の神経の（ほぼ）完全なネットワークのマップを得て、個々の神経細胞の働きをよく理解すれば、コンピュータプログラムによって脳をシミュレートすることは可能と思われる。何らかの通信手段を与えれば、このシミュレートされた脳は完全な知性を示すかもしれない。シミュレーションの具体的な形式は様々である。神経細胞毎ではなく複数の神経細胞をまとめてシミュレートすることも考えられるし、個々の分子をシミュレートすることも考えられる。人間の脳のどの部分をシミュレートすべきかも明らかではない。人間は脳の一部を損傷しても通常の活動が可能な場合があり、脳の一部は思考とは無関係な機能（呼吸など）に対応している。
一旦このようなモデルが構築されれば、変更は容易であり、試行錯誤的な実験が可能となる。それによって理解が促進され、モデル化された知能の改良や動機付けの変更が可能となる。
脳は多数のモジュールの並列動作によってその能力を得ており、コンピュータは逐次動作の高速性によってその能力を得ている。
個々の知的振る舞い.
人間の脳のシミュレーションとは対極的に、自然を擬似せずに直接AIを実現しようというアプローチもある。この手法の提唱者は、初期の飛行機の開発で、鳥を真似た設計が多くなされたが、結局現在飛んでいる飛行機が鳥とは全く異なる原理で飛んでいることを指摘する。
直接的アプローチにおける主な疑問は「AIとは何か?」である。最も有名なAIの定義は、アラン・チューリングが「チューリング・テスト」の提案時に行った操作的なものである。その後、AIの定義をしようという試みは数えるほどしかない（その一部は AI Project にある）。ジョン・マッカーシーは What is AI? の中で、未だに知能の明確な定義がないと述べている。
地理.
位置・広がり.
隣接コムーネ.
隣接するコムーネは以下の通り。
行政.
分離集落.
強いAI
地理.
位置・広がり.
隣接コムーネ.
隣接するコムーネは以下の通り。
行政.
分離集落.
弱いAI
手紙 (曖昧さ回避)
手紙（てがみ）