首先我們需要了解信息是如何傳播的。
事實(shí)上，即使現(xiàn)在的通信方式比之原始社會(huì)先進(jìn)得多，而從傳播原理上講，卻是并沒有差別的，即
將信息源所要傳播的信息進(jìn)行編碼，接收者從信息通道獲得編碼后的信息并將其解碼，從而獲得信息源所要傳播的信息。
信息經(jīng)過了編碼——傳播——解碼，實(shí)現(xiàn)了信息的傳播。
我們可以認(rèn)為，任何一種語(yǔ)言都是一種對(duì)信息的一種編碼的方式，而語(yǔ)言的語(yǔ)法規(guī)則便是編解碼的算法。當(dāng)我們將一個(gè)所要表達(dá)的信息通過一種語(yǔ)言表達(dá)出來之時(shí)，便已經(jīng)進(jìn)行了一次編碼，而編碼的結(jié)果便是這種語(yǔ)言表達(dá)的一串文字。信息接收者如果懂得這種語(yǔ)言，那么他便可以將這串文字解碼，從而獲得這串文字所代表的信息。這便是人類語(yǔ)言的本質(zhì)。
我們要研究智能問題，那么首先就要面對(duì)以下問題：
問題一：計(jì)算機(jī)能否處理自然語(yǔ)言。
計(jì)算機(jī)科學(xué)之父阿蘭圖靈（Alan Turing）在他的一篇論文中提出了一種驗(yàn)證機(jī)器是否有智能的方法，這種方法也被稱為圖靈測(cè)試（Turing Test）：
讓人和機(jī)器進(jìn)行交流，如果人無法判斷自己交流的對(duì)象是人還是機(jī)器，就說明這個(gè)機(jī)器有智能。
當(dāng)然，計(jì)算機(jī)能否處理自然語(yǔ)言，無論是真實(shí)情況還是出于假設(shè)，這個(gè)答案必然是能，這是研究下去的前提。
問題二:計(jì)算機(jī)如何處理自然語(yǔ)言。
對(duì)于這個(gè)問題，人們的第一反應(yīng)便是，計(jì)算機(jī)像人類一樣處理自然語(yǔ)言，換句話說，便是讓計(jì)算機(jī)理解自然語(yǔ)言，再深入一層，便是計(jì)算機(jī)擁有如人類大腦一般的智能。那么這種想法是否可行？
從二十世紀(jì)五十年代到七十年代，研究智能的科學(xué)家都抱著這種想法，然而二十年的成果幾近為零。如何理解自然語(yǔ)言，在于分析語(yǔ)句和獲取語(yǔ)義。
分析語(yǔ)句，如“我看書。”以文法規(guī)則重寫出來，便是
句子→主謂賓句號(hào)
主語(yǔ)→名詞 謂語(yǔ)→動(dòng)詞 賓語(yǔ)→名詞 句號(hào)→。
名詞→我 動(dòng)詞→看 名詞→書
我們可以看到，即使是如此簡(jiǎn)單的一句話，也需要八條文法規(guī)則，那么如果是一個(gè)更為復(fù)雜的句子，如“一向自信的他一直認(rèn)為他自己做的一切都是無可辯駁的?！逼渲械奈姆ㄒ?guī)則便復(fù)雜得多了。
那么這其中便出現(xiàn)了一個(gè)無法解決的問題，想要通過文法規(guī)則覆蓋所有自然語(yǔ)言的語(yǔ)法規(guī)則，數(shù)量至少達(dá)到十萬以上，而且為了語(yǔ)義準(zhǔn)確，還必須說明每個(gè)規(guī)則規(guī)定的使用環(huán)境，到最后每增加一個(gè)新句子，就要加入一些新的文法規(guī)則。
即便假設(shè)上面的問題能夠解決，在獲取語(yǔ)義上也出現(xiàn)了另一個(gè)無法解決的問題。那就是無論在哪一種自然語(yǔ)言里，要理解一個(gè)句子的意思，往往要聯(lián)系上下文，這個(gè)問題直接導(dǎo)致了自然語(yǔ)言處理研究的停滯。
所以，讓計(jì)算機(jī)理解自然語(yǔ)言至少目前是不可行的。學(xué)者們也就將該想法稱為“鳥飛派”，即以為模仿鳥便能造出飛機(jī)，而不需要知道空氣動(dòng)力學(xué)。
那么計(jì)算機(jī)是如何處理自然語(yǔ)言的呢？
答案是使用基于統(tǒng)計(jì)的方法，即為自然語(yǔ)言上下相關(guān)的特性建立數(shù)學(xué)模型。一開始因?yàn)橛?jì)算能力不足和數(shù)據(jù)量少的問題，基于統(tǒng)計(jì)的方法智能處理簡(jiǎn)單的自然語(yǔ)言，但近幾十年來，計(jì)算機(jī)的硬件更新和數(shù)據(jù)量的不斷增加，讓通過統(tǒng)計(jì)模型完成精確復(fù)雜的句法分析變得越加可行。