人类语言和机器语言是两种不同的语言形式，二者之间有很多异同点。人类语言是人们日常交流所使用的语言，也是一种自然语言，人类语言是非常复杂和多样化的，包括文字、口语、手语等等，而机器语言则是非常简单和规范化的一种计算机程序语言，它只包括了计算机能够理解和执行的指令，即机器进行指令执行的语言。另外，人类语言是一种动态的、灵活的语言形式，具有很强的语义和语用功能，通过语言可以传递各种感情、信息和社会文化等内容，而机器语言则是非常严谨和精确的，只能进行单一的计算和运算，是一种静态的、固定的语言形式，只有在特定的软件和硬件平台上才能被执行。

人类语言和机器语言都有一些缺点。人类语言的缺点包括：人类语言中常常存在歧义，同样的词汇或语句在不同的语境下可能会有不同的含义；人类语言受到个人、文化和社会等因素的影响，很难做到客观准确地表达；由于人类语言存在歧义和主观性，容易导致误解和误导；还有人类的语言与其行为可以不一致或有很大的偏差，从而常常会出现“语言出，有大伪”的现象。机器语言的缺点涉及：机器语言是一种符号化的语言，不同于人类语言的自然表达方式，难以直观地理解；机器语言指令非常繁琐，需要高度的技术和专业知识才能理解和编写；机器语言的指令集是固定的，无法适应新的需求和变化，需要不断地改进和升级。但以上这些人类/机器语言的缺点并不是不可克服的，随着技术的发展和进步，这些缺点会逐渐被克服或者减少。

语义理解之所以非常困难，是因为语言是一种非常复杂的人类交流工具。语言不仅包含了字面意义，还包含了上下文、语境、语气等因素。此外，同一词语在不同情境下可能会有不同的含义，而不同的词语在相同情境下可能会有相似的含义。这些因素都使得语义理解变得非常困难。同时，由于自然语言处理技术的限制，计算机在语义理解方面也存在很大的困难，需要不断地改进和优化算法，才能提高计算机的语义理解能力。而要实现未来的自然语言处理系统则需要突破以下领域的难点（而不仅仅如Chat GPT式的“基于统计概率计算的下一个词输出”）：

1. 知识表示和获取：需要能够理解自然语言中的实体、关系和事件等信息，将其转化为计算机可理解的形式，以便进行知识表示和获取。

2. 情感分析和语义理解：需要能够准确地理解语言中的情感和语义，包括词义消歧、指代消解、语义角色标注等，以提高系统的准确性和效率。

3. 跨语言处理和机器翻译：需要能够处理多种语言，并进行跨语言处理和机器翻译，以满足跨国企业和跨文化交流的需求。

4. 多模态数据处理：需要能够处理多种模态的数据，包括文本、语音、图像等，进行上下文综合分析和处理。

5. 智能对话和自动问答：要能够进行智能对话和自动问答，通过问答系统等方式，为用户提供更加便捷和高效的服务。

6. 知识图谱和语料库构建：需要建立大规模的知识图谱和语料库，以支持系统的训练和应用。

7. 隐私保护和安全性：需要考虑用户隐私保护和系统安全性，采用安全加密技术和数据保护措施，确保用户数据的安全和保密。

8.. 场景的复杂性和多变性：每个场景都具有其独特的特点和复杂性，涉及到的信息种类、数量以及关系都非常复杂。此外，场景中的信息也是不断变化的，需要对信息进行实时更新和处理。