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假设一个说英语的被试被关在一个房间内，他与一个屋外的检测者通过彼此传递字条来交流。
现在已知：
（1）字条本身仅仅只能够用汉语写成；
（2）被试不懂汉语；
（3）检测者懂汉语；
（4）检测者不知道被试是否懂汉语，因此他的任务便是通过与被试的交谈证实或证伪这一点；
（5）在屋中，被试无法获得汉—英词典或英—汉词典，他只能够得到：
（a）一个装满卡片的盒子——其中的每张卡片都写着一个汉字（卡片是如此之多，以至于没有遗漏任何一个已知的汉字）；
（b）一本以英语为工作语言的规则书，以便告诉读者在面对由哪些汉字所构成的问题时，他应当如何从盒子中取出相应的汉字来构成合适的应答。
这样的规则书是纯粹句法性质的，也就是说，不涉及汉语的语义。
在以上这五个条件被给定的情况下，再假设被试的确通过了“汉语语言测试”
——也就是说，测试者的确无法辨识被试的言语行为与一个懂汉语者的言语行为之间的差别——那么，被试是否就真的因此懂得了汉语呢？塞尔认为答案显然是否定的，因为被试在“中文屋”
中所做的，只是在根据规则书机械地搬运符号而已。
他根本无法将任何一个汉语表达式独立翻译成英语。
那么，中文屋论证与强AI之间的关系是什么呢？前者怎么就能够为“任何一台被恰当程序设计的计算机无法获得语义关系”
这个命题提供辩护呢？
概而言之，在塞尔看来，“中文屋系统”
（）中的规则书就对应于计算机的程序，被试就对应于计算机中的中央微处理器（CPU），每一个被递送进来的问题就对应于计算机的“输入”
，每一个被递送出去的答案就对应于计算机的“输出”
。
在这样的情况下，就像一个能够恰当应答所有汉语问题的被试依然无法建立针对任何一个汉语表达式的语义关系一样，一台计算机即使能够恰当地应答出所有的用人类语言提出的问题，它也无法建立针对任何一个人类语言表达式的语义关系。
其道理似乎也很简单：被试与CPU实际上只能做同一种性质的工作——根据纯粹句法性质的规则，机械地搬运符号。
不难看出，整个中文屋论证可以被视为对于“图灵测试”
所做的某种颠倒：在图灵看来，只要检测者无法在言语行为方面找出一台机器与一个人之间的差别，我们就能够将“智能”
赋予机器；而在塞尔看来，即使我们没有找到这种差别，机器依然是无心的，因为它依然缺乏建立恰当语义关系的能力。
从这个角度看，只要人工智能的专家们按照“程序设计”
这种“图灵—冯·诺伊曼模式”
来制造计算机，强AI就永远不会实现。
西方学界对于塞尔的这个论证的反驳，大致采用了两条思路。
第一条思路是：中文屋中的人只要能够通过“汉语测试”
，那么在屋外人眼中，他就算懂汉语了——换言之，他所具有的“我不懂汉语”
这个主观直觉并非用以评判他是否懂汉语的标准（这就是对于中文屋论证的“他心应答”
。
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