把概率作为理解语言的一种科学方法的最基本论点认为，人类的认知是随机的，因此语言也必须是随机的，因为它是认知的一个完整部分。前面提到的语言中非绝对化现象的例子存在很多疑问，人们认为这些现象都是边缘的和稀少的。在语言中，大部分句子都是二值可分的（合乎语法/不合乎语法），而且在大多数情况下，单词只使用一个词性，没有词性混合的现象。但是如果语言和认知作为一个整体，最好的解释是概率，那么解释语言理论的中心内容就必须是概率论。

用概率的方法去认知世界是因为我们生活的世界中充满了不确定的和不完整的信息。为了能够和世界有效地相互作用，我们需要处理这种类型的信息。假设你想确定渡过一条河是否是安全的，你看到了河水流动缓慢，所以可能它不会把你冲走。而且，你要充分确定河中没有鳄鱼。你需要综合所有这些信息来判断通过这条河是否安全。现在，如果有人告诉你：“如果你一直向着对岸的大树走，那么河水只有膝盖这么深”，那么这个语言信息就是用来综合考虑的另一个信息源。处理这些单词，了解这句话的全部语义，并且把它作为影响决策的一个因素，这个处理过程大体上和考虑水流并由水流速度形成主意，然后把它作为决策的一个方面没有什么区别。所以讨论的主旨就是，语言的认知过程和其他的感官输人形式或其他知识的认知过程都是相同的，至少是非常相似的。这些认知过程可以被很好地形式化为随机过程，或者至少限定在一个可以处理不确定和不完整信息构架的量化框架内。

是否赞同定量的方法在语言学中的重要作用，会对语言事实产生完全不同的看法。一个著名的例子就是Chomsky的名言，“概率论不适用于语法描述的形式化”。他认为从一个语料库中计算句子的概率将会给每个句子指定一个相同的低概率，合乎语法的与不合乎语法的句子几乎一样，因此这种方法对语言学的发展没有意义。这种观点一般而言仅仅对那些对概率表示有偏见的人来说是有意义的。我们可以考虑一下对“高”这个概念的认知表示。假设你看到一个7英尺高的人，他是你见过的最高的人。你将会很轻松地认知出这个人很高，而不会认为无法判断这个人的高矮。类似地，我们也很容易识别出其他未经验证高度的人，比如说一个4英尺的人，你肯定不会认为他很高。