AI学语言，和人类学语言具有本质差异：

1. Word2vec的语言学含义。虽然AI的Word2vec是计算机语言，但它来自语言学的「语义空间」概念。请注意，语义空间的思想意义，是词汇在「语义网络」相近性，而不是它的向量和数学意义。机器学习确实模拟了这点，所以，才根本解决冷战时代翻译无法想象技术的软件难题（至上而下的设计思想）。具体来说，AI模拟和计算啦语义空间内的所有词汇之间概率关系（但本质是模拟了真实世界的语义使用规律），但机器不真正掌握语言。

2. 我们人类学习语言和机器学习语言有着本质的差异。这点对于熟悉没乔姆斯基的「生成语法」会很熟悉（这是一个不亚于相对论的发现）。它改变人们的几千来的误解：儿童学习语言是后天的！ 不，今天的语言学家都会告诉，儿童天生会语言和语法，有了这个根基，新词的学习在上面一层一层建构的，是依赖感觉和知觉，以及心理表征之上，一个词汇的「语义网络」。

3. 语言的最美妙的地方是，是具有羡余性和模糊性。如果总是坚持工程思维，就可能导致出现一个扎克伯格的精确性的错误：「在Facebook 一次问答会议上，扎克伯格还谈及了对未来人际沟通的一些看法，他认为：“总有一天，我相信我们能够实现使用科技将自己的全部真实想法传达给别人。当你脑海中想到某些事情的时候，如果你同意的话，可以将这些想法立即传达给你的朋友。这将是终极通信技术。」

以上基础概念有共识后，会区分一个基本事实：孩子们在3岁后进入「语言关键期」，他们天生的语言系统会解放出来：她们通常会给苹果取名叫「红红」和「脆脆」的类似表达，而不会再叫苹果「噗噗」。

语言的魅力就在于羡余和递归（才会衍生出复杂的社会性和人际博弈可能性），同时，这也是人文和哲学，在科技为王的时代依然无比重要的核心基石之一。