摘　要：在生成式人工智能时代，理解机器语言知识的本质和来源问题已成为哲学、语言科学与智能技术领域的一个重要议题。本文旨在通过对比人类儿童与机器的语言获得过程与机制，探讨当前先进的大模型在语言学习核心维度上与人类儿童的根本差异。儿童语言的获得依靠先天的语言习得装置及普遍语法、后天有限的语料输入以及丰富的社会互动与具身体验；而机器学习则立足于庞大的数据集、先进的深度学习算法和强大的计算资源。虽然最新的大语言模型在语言生成任务上表现出色，但其对语言的理解通常局限于模式识别，缺乏深层认知。同时，机器模型在语言学习过程中面临着与人类儿童相似的挑战：如何从不完美的数据输入中提炼出语言的深层结构。

关键词：生成式人工智能 机器语言 儿童语言 语言知识 柏拉图问题