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上面这个问题的答案很简单。直觉告诉我们，在实验房间里不可能发生任何意识或意义，因为那本小手册只是一个物体。这么一本不起眼的平装书怎么可能具有意识？但是这个思想实验使用了一个狡猾的招数，就是让人相信这本几百页的手册包含了无比复杂的语言规则。事实上这是不可能的。一旦考虑到思想实验在现实中的可行性，我们就会发现这样一本手册（或者其他根据规则运行的设备，如计算机）无比复杂，而我们也会更加怀疑这些设备（手册、计算机等）是否能够理解中文。
为了简便起见，我们假设这本手册只有10 000个中文词汇，而每个句子长度不超过20个单词。这本手册上的句式也很简单——“如果输入的句子是X，那么输出的句子是Y”。这样设定只是为了方便。假设房间外面的中国游客非常想赢得这次赌博，而其中有一个人似乎发现哲学家头目悄悄塞给房间里的人一本手册。而这群中国游客里又恰好有一个人精通技术发展史，清楚知道21世纪初期图灵测试竞赛
利用计算机模仿人类进行文本聊天的技术。他建议采用一个狡猾的策略使房间里的人无法回答出问题，方法是设计出由各种排列方式组合形成的句子，句子的长度从1个单词到20个单词不等，而完全不理会语法和单词的意思。要回答所有这种组合形成的句子，这本手册的容量究竟要有多大？答案是要包含大约10
80
个不同类型的句子
。如果这本手册是传统的纸质书，长度要超过宇宙的直径——要将它装在一个房间里是不是太挤了！而要出版这样一部巨著，还要考虑到一些实际因素。这么多的句子刚好等于宇宙中原子的数量，所以这本手册初次出版时将耗尽所有纸张！所以，一本书包含所有按任何排列方式组合的、长度在20个单词以内的句子，并且每一种排列方式都有一个相应的答案，这样的书显然不存在。即使由拥有相同的存储容量和图表的计算机来替代纸质书，这台计算机的设计者也会发现根本无法建立这么大容量的硬盘。
稍微可行的办法是以计算机程序代替纸质书，那么就有更多简便的方法进行信息的输入与输出转换，就像我们平时聊天那样连贯。就当是为了找刺激，我们以人类大脑的运作方式为基础，设计一个真的程序。考虑到我们只是对语言系统感兴趣，这种做法未免显得过头了，但是我们的语言交流能力是建立在广泛的认知技巧基础上的。
尽管几乎所有的神经科学家都认为大脑类似于计算机，但他们都清楚大脑和计算机的运行方式是根本不同的。二者存在两大不同点，即一个事件或者只有一个原因和结果（基本上是串行结构），或者有很多原因和结果（平行结构）；一个事件必然导致另一个事件（决定性框架），或是一个事件可能导致另一事件（可能性框架）。串行决定性结构的一个简单例子是排列紧密的一排多米诺骨牌，轻轻推一下第一张骨牌，第二张必定会倒下，然后一张接着一张，直到所有的骨牌都倒下。平行可能性结构则相反，假设地板上有一堆杂乱无序的多米诺骨牌，其中一张被推倒，可能会使旁边三张也倒下。还有一些骨牌的摆放位置使得它们倒下时只是碰到旁边另一张骨牌，这张骨牌摇晃着，可能会倒下并使旁边更多的骨牌也倒下，但这种情况并不是必然的。
虽然现代计算机慢慢开发出一些平行结构，但至少之前的计算机几乎都是以串行结构运作，一种运算推出另一种。另外关键的一点是，计算机的硅片是以决定性方式运行的：一个指令必定会导致一个结果。人类大脑则完全不同：神经元互相连接并以平行方式运行。而且神经元以可能性方式运作：一个神经元给其他多个神经元发送信息，使其他神经元更加容易（或者不容易）被激活或者“发射”。
为什么平行可能性结构的运行方式比串行决定性结构的运行方式优越？可能是因为串行决定性结构过于简单直接。计算机可以在一秒钟内运行无数的算术，而我们的大脑在同一时间内充其量只能思考几件主要事情。计算机在一瞬间就能计算出17 998 163.092 745 64的平方根，而我们会放弃这一棘手的任务。但是由于我们的大脑以平行可能性结构运作，我们的信息处理方式比现有的任何计算机更灵活、更微妙。我们更容易产生偏见、个人癖好，更容易受影响。如果你重复念同一个单词“洋蓟洋蓟洋蓟洋蓟洋蓟”，那么在当天接下来的时间里（可能更长的时间），你每次认出单词“洋蓟”的时间会比上一次更快（你甚至可能在下次经过超市时买一个洋蓟）。但计算机的文字处理程序只会显示红色下划线，表明重复“洋蓟”这个单词不符合句法。在重复五遍这个单词后，计算机在单词下加红色下划线的时间并不会比第一次出现重复时更快些。
我们大脑具有的这一持续的、微妙的更新功能，意味着我们可以高效率地学习任何事情。比如，我们会认为在一张图片中区分猫和狗是件很容易的事情，而这种区分能力却是计算机的一个严重缺陷。虽然辨认动物对我们来说是基本技能，但事实上这项技能非常复杂，隐藏在意识底下，需要运用大量的平行计算结构，而我们人类的大脑就具备这种结构。当然，使大脑准确计算出平方根对人类的进化来说没有多大意义。但是多方面的信息处理技能，在一瞬间就能分辨出是处于危险的情况抑或是有利的情况，然后做出准确的反馈，具备这种能力从生存角度考虑是非常有益的。
因此，串行决定性的处理方式适合在短时间内处理大量的简单任务，而平行可能性的处理方式在处理少数几个极其复杂的任务时很有效。
要想让一本书或计算机能讲中文，需要面对很多挑战，首先我们要深入研究以平行可能性方式运作的人类大脑，弄清楚人类大脑与计算机运作的具体区别。暂且假设一个神经元能做一项初级运算，我们大脑约有850亿个神经元。普通计算机处理器大概有1亿个构成成分，与我们人类大脑拥有的神经元相比只是其1/850——对我们来说这个胜出很可观，但也不算什么了不得的事，现在有些超级计算机的构成成分甚至超过了人类大脑神经元的数量。当然数量的多少仅仅是个开始。与计算机相比，人类大脑一个显著的特征能使世界上任何一台计算机望尘莫及，使它们在我们大脑这个高效率的生物计算机面前相形见绌。计算机的中心处理单位的每一个成分可能与一个或者少数几个其他成分相连，但是我们大脑的每个神经元平均与7 000个神经元相连。这意味着人类大脑有600万亿个联结，这个数目是银河系所有星球数量的3 000倍。在每一个年轻的成年人大脑中，这些“微型电缆”如果头尾相连，总长度达165 000公里，足够绕地球4圈了。人类大脑的复杂性是令人震惊的。
为了更好理解以平行结构方式运作的大脑活动的复杂性，假设出现以下情形。有一天全人类的人口总数达到约850亿，是现在人口总数的12倍。当你忽然得知这一惊人的消息时，你马上告诉每一个人。你给联系人名单上的100个人发电子邮件，并让他们将这惊人的消息再转发给100个朋友。他们照做了，接下来的一批人也遵照同样的指示做了，就这样一批接一批地转告。我们暂且假设地址簿中的联系人很少有重复，而且由于人人都有十足智慧，每个人都在几秒钟内遵照指示发送邮件。850亿人只需通过6个步骤，在几秒钟之内就能收到信息。而在大脑这个拥有850亿成员的大家庭中，一个神经元发送信息到其他神经元所需的时间，比我们执行6个步骤需要的时间还要短。
假设我们每个人都收到了这个惊人消息，而且每个人都向地址簿中的100个人发送了邮件，每个人在一个小时中发送10次。如果你没有设置垃圾邮件过滤器，你的邮箱在每小时会收到约1 000封邮件。一小时内每个人都收到1 000封邮件，加起来就是85万亿封邮件。
但一个神经元在一秒钟（而不是一个小时）内就能发射10次，而且能发送给其他7 000个（而不是100个）神经元。所以每一秒钟我们的大脑都在令人眩晕地、复杂无比地运作，不计其数的信息都在为凸显自己而进行一场疯狂的、混乱的竞争。
神经活动形成的这张巨大的以平行方式运作的网络只是用来传播信息的。从很多方面来看，这种通过一个极小的组成部分来传递数据的方式不是来自直觉。计算机只能在一个地址存储一项信息，这个地址不能存储其他信息；大脑的神经元却完全相反。比如梭形脸部区域（fusiform face area，FFA）的神经元存储了很多不同的脸孔信息，虽然每个神经元只负责存储脸孔的小部分信息，但却能够记住上百甚至上千张脸孔的部分信息。
虽然人类大脑与计算机有诸多不同点，但本质上都是信息处理机器，两者的关系比乍看上去要亲密得多。所以，原则上计算机能运用与人类大脑相同的运算法则来处理信息。实际上，在神经科学领域已经出现一些杰出的计算机模型，其特性与人类大脑神经元的生物特性非常接近（最近的一项研究结果产生的模型具有100万个神经元，5亿个联结）。这些计算机模型表明人造神经元群体出现了很有意思的新趋势，如组织集群与活动波。