育儿心理学家发现，讲韩语和讲英语的孩子在两岁时都能够理解动作和分类，然而两种语言不同的侧重点似乎让一个问题对于其中一个语言群体来说更容易解决，而另一个问题对另外一个语言群体来说更易解决。
这就像成长在经常谈论音乐的家庭里的孩子与成长在经常谈论政治的家庭里的孩子之间的差别一样，比如安迪和帕特家就喜欢谈论音乐，艾莉森的丈夫则是一名公共广播记者。两种家庭的孩子都有理解音乐和政治的能力，但是他们自然而然对于更常听到的话题有更多了解。
有趣的是，即使一丁点儿大、刚开始咿呀学语的婴儿，似乎也会受到周围人讲话内容的影响。当然，父母在和孩子说话时，就已经在完全无意识地施加这种影响了。事实上，让讲英语的父母有意识地按照讲韩语的父母的方式讲话几乎是不可能的，反之亦然。
父母的刻意行为和良好心愿并不是全部的影响因素，这是大自然的英明之处。对婴儿最有力的影响都是在完全无意识的情况下施加的，比如他们在话语中听到的名词，或者兄弟姐妹无意中提供的经验教训。
婴儿了解外部世界的方式似乎与他们了解他人心智的方式基本一致。他们的出发点是一些关键假设，这些假设似乎是先天固有的。
同样重要的是，他们被赋予了强大的学习能力以及更加强大的学习动机。他们探索周围这个陌生物质世界的动力，就像地球人第一次接触外星世界里的生物时一样迫切。
当一个一岁大的婴儿被放到一间新的客厅任其自由爬行时，他的眼睛里会闪现出不容置疑的光芒，就像勇敢地来到了一个从未有人抵达过的地方一样。
幸好宝宝们遇到的生命体都是善良的，这些生命体有意或无意地，一心想要将他们智慧和文明的成果带给这些无所畏惧的小小探险家们。
语言问题同外部世界问题一样，人们在日常生活中多半不会注意到它的存在。虽然在理论上我们知道，我们听到的是一连串的随机声响，但实际感觉就好像有思想源源不断地涌入我们的头脑。
想象你的另一半走进房间对你说：“你知道，那件木制家具需要用砂纸打磨。”（You know, that woodwork could use some sanding）要理解这句话最多只需要一两秒。但是就在这一两秒中你需要做一整套极其复杂的计算。
首先，你必须把这个连续的声音流分解成独立的部分并准确辨识每一个音。很小的声音差异会造成意义上的巨大出入；“你知道”和“你去”或“谁知道”的意义很不一样。之后你要把这些音串联成词汇。
由于以英语为母语的普通人士掌握的单词超过75 000个，所以会有很多种可能性。
然后，假定你知道了这些单词，还需要把它们连词成句。同细小的声音差别会造成巨大的意义差异一样，单词排列的细小差异也会导致意义的巨大不同。“你知道，这个砂纸需要木工活儿吗？”（You know, could this sand use some woodworking?）这个句子的意义和你伴侣所说的原话意义有很大不同。“约翰爱玛丽”和“玛丽爱约翰”是两码事，这是人生的一大悲剧。
接下来你需要理解每一个单词的微妙含义。你要知道这个句子中的“sand”一词指的是“打磨”这个动作，而不是沙滩上的沙子，而“你知道”指的并不是你懂得的知识。
最后，你需要理解这句话背后的意图。这是你的另一半在责怪你只顾看书而没有做家务，还是在告诉你她打算接下来花几个小时打磨那件家具，所以，你得换一个更安静的地方去读书呢？所有这一切你都在一瞬间就理解了，根本不需要刻意付出努力。
魔术表演能让我们意识到，原来生活中有那么多事是我们习以为常的，同样的道理，出国旅行能让我们意识到我们对语言有多么习以为常。
你不费吹灰之力就能理解伴侣的话并作出回应，但如果你的伴侣讲的是一门外语，那么你就会感到茫然不解。
电影《第三人》（The Third Man ）很精彩的一个方面就在于饰演战后维也纳居民的演员实际上在讲德语，这些片段没有翻译也没有字幕。
看电影时你完全能够体会到影片中无辜的美国英雄约瑟夫·科顿（Joseph Cotten）所体会到的那种一头雾水、找不着北的感觉。不需要更多的烘托，只是听着那些无疑十分重要的句子被人用完全陌生的语言讲出来，甚至不用奥森·威尔斯（Orson Welles）饰演的角色从背景中布满弹孔的巴洛克式雕塑后现身，就足以让我们焦躁不安了，因为我们完全不知道发生了什么。
你不仅不知道这些词语是什么意思，甚至连说了哪些词语、发出了哪些音或者每个音之间的分界点在哪里都完全搞不清楚。
所有人的讲话速度似乎都是飞快的。而这就是婴儿语言学习的起点。事实上，婴儿面临的情况比约瑟夫·科顿还要糟糕，因为婴儿没有办法选择其他语言来表达自己的迷惑。
计算机破译不了的声音编码
学习理解一种语言就像破译一个深度加密的代码。我们不知道从几岁开始就能毫不费力地破解这个代码了，而作为成年人，我们能轻松自如地使用这个代码。但事实证明，这个代码比任何间谍头目的密码更加令人费解。 还没有计算机可以把这个代码弄清楚。
当人们评论《星际迷航》里的各种科学无法做到的事情，比如光速和时间曲速引擎，甚至全像甲板和复制机时，很少提到一个看似很小的技术细节。
在《星际迷航》中，人可以和飞船上的计算机交谈，而计算机能够听懂人的语言，人们甚至可以跟飞船的舱门对话。 这种技术也许不像曲速引擎那样遥不可及，但也绝非近在咫尺。今天，世界各地的计算机软件公司都在努力研发可以理解人类口语的机器。
在过去50年中，各家公司和各国政府在语音技术领域投资了数十亿美元，但世界上还没有一台计算机能够解决语言问题。我们电梯和浴室里的秤能够发出一些可以理解但有些恼人的不自然语音，但没有一台计算机可以做到每一个3岁小孩都能做到的事情：理解对话。
对于非科学家而言，即便是那些投入了数十亿美元的投资人，也很难明白为什么这个问题有那么难。1991年，帕特在参加完一次会议回家的途中，苦于飞行中的疲惫，她一屁股倒在了自己的座位上。当时，她旁边有一位背着背包的年轻人，这个年轻人竟然是她的西雅图老乡、当时的微软CEO比尔·盖茨。帕特花了4个小时回答盖茨的问题：为什么他的计算机很难理解言语。
当时，微软和其他计算机公司正在努力尝试将计算机用户从键盘上解放出来。但科学可以告诉他们的主要是解决这个问题为何如此艰难，而不是如何解决这个问题。
与外部世界问题和他心问题一样，这个问题的核心是，实际到达耳朵的声波与我们在脑海中形成的声音和言语之间存在着神秘的差距。
我们可以制作一种声音的图像，即声谱图。 声谱图可以显示声波的实际物理特性，包括声音的大小、音高和变化。正如我们必须将视网膜上的二维光线模式转化为我们感知到的三维物体一样，我们也必须将这种声音模式转化为语言。两种转化过程的跨度一样巨大。
