学校の課題だと思うので、あえて答えは書きませんが、 1つ目ですが、「具体的な問題が全てルールで定義できない場合が多い」と言うことに尽きるのですが、人手でルールを網羅的に書くのが難しいので、ルールを書くことを諦めてデータから自動的に学習する機械学習の手法がよく使われます。機械学習でも、正解データを準備するのが大変なので、どこで大変になるかが違うだけですが。。。 2つ目については、この問題文だけでは答えることができません。たとえば word2vec は「学生」に1つの特徴ベクトルを与えるよう学習されますが、RNN だと単語列を受け取ってモデルを学習するので、周辺文脈が違えば「学生」に対する特徴ベクトルも異なります。従って、「学生」という単語に対する特徴ベクトルを1つに定めることができません。（RNN だと、学習されるのは、ベクトルの方ではなく、ニューラルネットワークの方、と言えばよいでしょうか。）