首先我们需要了解信息是如何传播的。事实上，即使现在的通信方式比之原始社会先进得多，而从传播原理上讲，却是并没有差别的，即
将信息源所要传播的信息进行编码，接收者从信息通道获得编码后的信息并将其解码，从而获得信息源所要传播的信息。
信息经过了编码——传播——解码，实现了信息的传播。
我们可以认为，任何一种语言都是一种对信息的一种编码的方式，而语言的语法规则便是编解码的算法。当我们将一个所要表达的信息通过一种语言表达出来之时，便已经进行了一次编码，而编码的结果便是这种语言表达的一串文字。信息接收者如果懂得这种语言，那么他便可以将这串文字解码，从而获得这串文字所代表的信息。这便是人类语言的本质。
我们要研究智能问题，那么首先要面对的，就是计算机能否处理自然语言。计算机科学之父阿兰•图灵（Alan Turing）在他的一篇论文中提出了一种验证机器是否有智能的方法，这种方法也被称为图灵测试（Turing Test）：
让人和机器进行交流，如果人无法判断自己交流的对象是人还是机器，就说明这个机器有智能。
当然，计算机能否处理自然语言，无论是真实情况还是出于假设，这个答案必然是能，这是研究下去的前提。
接下来，便是计算机如何处理自然语言。对于这个问题，人们的第一反应便是，计算机像人类一样处理自然语言，换句话说，便是让计算机理解自然语言，再深入一层，便是计算机拥有如人类大脑一般的智能。那么这种想法是否可行？
从二十世纪五十年代到七十年代，研究智能的科学家都抱着这种想法，然而二十年的成果几近为零。如何理解自然语言，在于分析语句和获取语义。
分析语句，如“我看书。”以文法规则重写出来，便是
句子→主谓宾句号
主语→名词 谓语→动词 宾语→名词 句号→。
名词→我 动词→看 名词→书
我们可以看到，即使是如此简单的一句话，也需要八条文法规则，那么如果是一个更为复杂的句子，如“一向自信的他一直认为他自己做的一切都是无可辩驳的。”其中的文法规则便复杂得多了。
那么这其中便出现了一个无法解决的问题，想要通过文法规则覆盖所有自然语言的语法规则，数量至少达到十万以上，而且为了语义准确，还必须说明每个规则规定的使用环境，到最后每增加一个新句子，就要加入一些新的文法规则。
即便假设上面的问题能够解决，在获取语义上也出现了另一个无法解决的问题。那就是无论在哪一种自然语言里，要理解一个句子的意思，往往要联系上下文，这个问题直接导致了自然语言处理研究的停滞。
所以，让计算机理解自然语言至少目前是不可行的。学者们也就将该想法称为“鸟飞派”，即以为模仿鸟便能造出飞机，而不需要知道空气动力学。
那么计算机是如何处理自然语言的呢？
答案是使用基于统计的方法，即为自然语言上下相关得特性建立数学模型。一开始因为计算能力不足和数据量少的问题，基于统计的方法智能处理简单的自然语言，但近几十年来，计算机的硬件更新和数据量的不断增加，让通过统计模型完成精确复杂的句法分析变得越加可行。
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