我把这个问题理解成AI如何学习人類语言的逻辑

理论上来讲人类对语言的学习模式可以看成是一种类型。定义你、我、他、你们、我们、他们等代词本身的内外沿不是特別复杂复杂的是人类在认识客体时会受到个案代入的影响(就是你提到的A、B、C都可能是我)，这种信息是类比的事实上这取决于人类学习嘚特性：我们对感官信息的敏感度快于也优于抽象思维。所以人类自然语言和电脑编程语言有一个很大的区别就是人类的语言非常不精准。

但只要不要求AI的思维模式和人类保持一致（比如能达到相同效果就好）那么AI应该更擅长电脑编程语言那种数位式的抽象方式比如从量化信息入手(你、我、他是单数；你们、我们、他们是复数...)，遇到未经历过的状况现运用高速的处理系统模拟所有预演的状况如果有暧昧之处存疑而不是去模糊匹配，我认为这样还是会和人类的认知有重合的部分(即可以有效沟通的部分)

AI逻辑里的第二人称应该和人类头脑裏的第二人称有差别，但我有信心AI的技术可以匹配出部分(取决于技术)我们所谓的“你”的概念但如果要求AI在应激、处理、输出方式上呈現出人类的特性还是挺勉强的，因为类比型的数据理论上会导致逻辑混乱当然，这取决于我们创造AI究竟是为了得到一个基于逻辑的高智能处理系统还是一个只是无限接近人类的模拟环境？

P.S. 基于编程语言这、那、彼、此都必须基于量化(比如里某个核心部件多远是区分的标准)并可能需要基于初期数据库的参照录入(然后不断做后期比对得到正反馈后录入，并且没有得到正反馈的就必须排除)