关于图灵测试在这方面的争议在于人类的脑力活动（mentalprocess）不仅包括智能，同时还具有情感、审美能力、性格缺陷、社会文化习惯等等一系列“非智力特征”。因为图灵测试的模仿对象是普通人，它对这些“非智力特征”的要求甚至可能还高过纯粹“智力要求”—作为一个普通人，他/她完全有可能对国际象棋一窍不通，但却不大可能从照片分辨不出美女/帅哥来。

当然，“非智力特征”的引入本身并不妨碍图灵测试成为一个有效的充分条件，但除非我们假设所有这些“非智力特征”都是拥有智能之后的必然产物，否则不得不承认图灵测试确实在机器智能这个核心问题之外加入了过多充满挑战却又显得不那么相关的因素。尽管图灵本人对在20世纪末时解决这些“更难的问题”相当乐观，但直到2013年，仍然没有任何机器能够通过严格的图灵测试，即使仅仅在纯粹智力层面。有趣的是，这一失败的事实反而还带来了一个我们再熟悉不过的应用—图形验证码。实际上，每一次输入验证码都是一次图灵测试！

这是一个典型的功能主义/行为主义风格的定义，也是一个人工智能经常被指摘的地方。严格的“主观思考”定义要求具有自我意识。但一方面，从严格的学术角度，我们甚至并不真的确定是否真的存在“意识”这个东西。另一方面，可以从数学上证明任何一台图灵机都可被另一台图灵机所模拟。因此，假设我们真的制造了一台具有“意识”的机器A，我们总可以制造另一台机器B以查表的方式来机械地模拟A的内部运行，问题是B是否具有意识？如果每一台“拥有”意识的机器都能被一台B这样的“机械查表式”的机器所模拟，那么我们就无法通过外部行为来断定一个机器在内部上是真的在“思考”还是只是在模拟“思考”的过程。因此“是否拥有意识”从行为主义的角度也就成为了相对独立的“另外一个问题”。同时，“拥有意识的机器总可以被没有意识的机器模拟”也说明“拥有意识”并不能给机器带来任何额外的“行为能力”，这进一步降低了“拥有意识”在行为主义者眼中的重要性。

事实上，每个学科的研究都基于一个基本的“假说”。支撑物理研究的基本假说是“相信”万物运转都受一套普适的、且不随时间空间变化的物理定律所约束，而物理研究的目的“只是”找出这套定律是什么。类似地，“弱人工智能假说”（weak AI hypothesis)“相信”经过良好设计的计算机可以表现出不低于人类水平的智能行为。每个AI分支的研究都默认基于针对自己的领域问题的弱人工智能假说，而支撑这些子领域研究的动力往往是其巨大的社会实用价值。相比之下，图灵测试更加激进，它是以全面模拟人类的所有智力行为为目标。

“综合模拟人类的智力活动”这一基本目标正是人工智能区别于其他计算机科学分支的地方。我们通过比较人工智能软件与传统软件来说明这一点。

首先从最广义的角度看，传统软件其实也属于人工智能的范畴。实际上很多早期的计算机科学家，比如图灵，就是以人工智能为动力展开对计算机科学的研究。一个从未接触过计算机的人也许很难说清“从一个数列中找出所有素数”和“从一张照片中找出一只狗”哪个更有资格代表“智能”(前者属于传统软件范畴，后者属于传统人工智能范畴）。

但另一方面，传统软件并不代表人工智能的全部内涵。粗略讲，我们可以认为传统软件对应了这样一类“计算问题”，它们的共同特点是，问题本身是用一个算法（或非构造性的数学描述）来描述的，而对它们的研究主要关注在如何找到更好的算法。而我们称之为“人工智能问题”的问题可以理解为另一类“计算问题”，它们的共同特点是无法用算法或从数学上对问题进行精确定义，这些问题的“正确答案”从本质上取决于我们人在面对这类问题时如何反应。