人类自然语言的多样性、灵活性、歧义性、上下文依赖性、语言的变化以及世界知识和常识的应用等因素都使得让机器难以理解人的自然语言：
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多样性和灵活性：包括语法、词汇、语义、上下文等方面。同一个词汇在不同语境中可能有不同的含义，例如“他被杀死了”的“死”和“笑死我了”的死完全是两个含义。人们还经常使用讽刺、隐喻、比喻、口语和俚语等非字面意义的表达方式，比如“潘帕斯雄鹰真是这场盛典中的一匹黑马”，潘帕斯雄鹰指的是阿根廷队而不是一个动物，盛典指的是世界杯，黑马是比喻阿根廷队取得了超乎我们预期的表现。人是可以理解这些语言的，但机器想理解这些就非常困难。
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语言的歧义性：自然语言中存在丰富的歧义现象，包括词义歧义、语法歧义、指代歧义等。例如，英语中的词汇"bank"可以表示银行，也可以表示河岸，其含义取决于上下文，这是词语歧义；The animal didn't cross the street because it was too tired，对于机器来说，这里的it可以指代animal，也可以指代street。这是一种指代歧义。这种歧义性对于机器来说是一个挑战，因为需要具有推理和语境理解能力才能够正确解析歧义。
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上下文依赖性：人类自然语言中的表达通常依赖于上下文信息。例如，尽管大多数时候terribly的意思是负面的，但The movie is terribly exciting中，terribly的意义就是积极的。
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世界知识和常识：人类在语言交流中经常依赖于世界知识和常识，即我们对世界的认知和经验。当我们说"我要花30元去伦敦看电影"时，我们知道电影是什么，知道伦敦是个地名，知道30是个数字而元是货币单位。这种世界知识和常识对于理解自然语言是至关重要的，但对于机器来说，获取和应用这些知识是一项复杂的任务。
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