認識到規律就好，就不會到處吹噓歷史悠久，博大精深，源遠流長。中文比地中海文字晚發展至少2000年以上。人家發明字母文字時，甲骨文才剛開始。

是的，也許最終有某種homogenization as equifinality。英語可能當此。其實，統一在0和1的數字化世界中早已實現。再比如，在貨幣體系中，Mastercard和Visa出現之際，對於終端用戶而言，全球貨幣實質上可以等同於通用了，都是數字的轉換而已。我的初始評論中，強調的就是你說的博弈，是empirical question，屬於概率的範疇，但不是inevitable的鐵律。

表意文字向表音文字進化，不僅是事實，而且是文字和口語統一的規律。也是奧卡姆剃刀原理決定的。中文會不會走這條路，決定於規律和傳統文化之間的互博。可能是一個漫長的時期，不是幾代人能看到的。

有人說，也許世界語言會統一於一種拼音化文字，比如英語。就像你在評論里不得不夾雜許多英文，才能說清楚。也許就是向英語過渡的一個例證。

基本上可以接受你的所有觀點。只建議考慮一個slight possibility：漢語是authentic的original。日韓越南是derivative的imitative。他們既然可以學漢語，自然也可以學字母文字。中文作為一種unique being，或許，just maybe，找到一個自己現代化和數字化的路徑。雖然我傾向於贊成字母化（我只會用拼音打字），但沒有足夠的理由去categorically deny我上述的alternative，however slim the chance is。埃及日韓越所有的N-1象形文字向字母轉型，也無法推定N全部向着一個特定範式轉型，logically speaking。你說的發展規律，目前只是一個dominant pattern or overwhelming tendency，yet。

你遺憾魯迅嗎？你知道魯迅怎麼批評中文嗎？哈哈哈。

我怎麼感覺你搞中文挺遺憾的？呵呵。

計算機只解決了漢字輸入的瓶頸。全世界活的語言除中文外都拼音化了，包括以前使用象形文字的埃及和地中海地區和漢字圈的日本、韓國和越南。說明這是發展的規律。口語和文字統一，文字表音反映了語言的本質。漢字是當今世界上唯一的語素文字，一個活化石。

難道只看到拼音文字的好處而看不到象形文字的優勢才正常麽？拼音文字爲何產生流行？就是因爲那時沒有計算機。現在有了，中文算是一種回歸，沒有問題啊！速食麵方便，但科技讓傳統大餐也一樣方便時，喜歡它有錯麽？當然也不能因此反對有人喜歡速食麵。

哈哈，人工智能的智力不足。

好文，學習了！中文不利於邏輯思維，造成國人的邏輯思維能力普遍低下。AI時代來臨，中文世界面臨嚴峻考驗，危機就在眼前。

不少人的心態是：我落後，我有理！

所以，一切向落後看齊，知識分子要接受貧下中農再教育，白人要向黑人下跪......

你真是奇葩，很懷疑你是學數學的，你連基本邏輯都不懂。 我這裡不歡迎滾刀肉。對邏輯不通又滾刀肉類型，更是好走不送了。

看看我前面的帖子（倒數第三）早就說了，這個問題不難解決。 但還是出現了。文中只是舉個簡單例子來說明：許多在英文不是問題的問題，在中文就是問題，需要化相當程度的力氣去解決。

周有光是什麼人，建議你上網查查，不要再鬧笑話。孤陋寡聞不是你的錯，大言不慚，出洋相就是你的錯了。

至於我，告訴你，我是EE博士，從事信息處理、計算機相關職業數十年。

離開之前再說幾句，因為看你的姿態我不會再來你這裡了。

至於周什麼是不是ＣＩＡ，那要看他說話的出發點。出發點是要搞垮中國的言論不管他是誰都是卑鄙無恥。問題在於說話的人想幹什麼，詆毀中國"一切"（用了這個詞： 即使卑鄙無恥無理，因為太武斷）都錯，當然不能算是善意只能算是惡意！說中文（一切）比英文差的人絕對是奸賊言論，但是我們可以分析（我沒有興趣）中文英文各有優劣。我武斷地認為，英文絕不比中文優越，斷言任何一個語種比另一個語種差的言論很少是有價值的言論。還不說這種結論不是博文討論的內容，它不是一個隨便什麼人寫幾個字就回答得了的問題。舉個簡單的例子比如張家某人說李家所有人都壞，那麼必然是卑鄙言論。比如英國某人說美國人都壞，那一定會引起美國人抗議。回答你提到周管他姓金還是鐵就是這個意思！一言以概括之（比如德國人懶惰）的言論，都是無恥不負責任的言論。恕我直言！不高興可以刪去我的評論，反正我大概率不會再來！

在沒有仔細想之前，我初步認為你說的間隔問題不是一個大麻煩問題。計算機可以識別人的臉部，它不能分辨漢字的間隔？ 可以請一位計算機專家（不一定要學位，但是要他負責地說從計算機知識絕對保證他的話正確）來回答這個問題。總之，我不認為這是一個問題。我提到"學位"還有一個暗示，就是我討厭沒有學過（不是要學位，但是要認真學過）計算機的人這麼判斷一定算是胡扯。

下一次我要先問如果作者沒有讀過任何計算機的書，他就是不夠資格回答這個問題。請原諒，我最討厭的是純文字類讀書人大談計算機。對不起，我覺得不比我懂得計算機多的人就是不夠資格談這個問題。我沒有計算機學位，事實上我始終說我"感覺"。但是這個作者如果沒讀過任何計算機的書就這麼武斷可能有點狂蟒了。這裡肯定就有人這麼幹過，我再說一遍我之所以回答就是看不慣沒有讀過任何理工書籍的純粹文類讀書人（比如學政治而沒讀過其他任何理工的人就不夠資格討論這個問題，如果企圖用這些東西來搞政治就是卑鄙）談論計算機問題"黑中國"有無恥卑鄙的政治狂論之嫌！我相信這樣的人都不歡迎我，我來這裡少所以不知你是不是這樣的人。如果是請告訴我遠離就是我不會怪罪任何人批評我和討厭我。但是我不只是討厭而是恨搞政治的人借任何其他理由都搞政治。

我寫了學位後打算改一改沒改被你抓住了。我應該說相當於學位的某些知識。 沒有相當學位的任何知識，是不夠資格說話的。不過你可能誤會了，我放棄了２次碩士學位但是我不要博士學位還是得到了博士學位。沒有博士學位即使有本事也是幾乎不可能當教授的。

至於哪裡有ＣＩＡ僱傭的人專門黑中國，quora那裡多半有。我碰到過還對付過兩次，後來碰到類似的言論我乾脆不予理會。我來想想你說的我沒理解的那個玩意，看看我能不能給你另一個解釋？

>>還不說英文中也有類似問題。比如，ｒｉｇｈｔ不是就可以有誤解嗎？ 寫這樣文章的人必須先具有計算機學位，中文學位，和英文學位才有資格。有的美國佬是專門被ＣＩＡ僱傭胡扯中國的一切都不行的預言。當然那是"敵特"性語言，華人要小心。我說的這個現象絕不是個別現象，這是美國中央情報局的一項專業工作。

一詞多義是各種語言都有的現象，這在人工智能中根據上下文很容易識別。這裡說的是中文的單詞沒有分隔造成的問題，和你說的不是一回事兒。

語言是一種工具，所有人都可掌握，不一定要有學位才行。假如按你的邏輯，你就沒有在這兒說話的資格。

呵呵，那周有光說中文落後，是不是受CIA僱傭的？

還不說英文中也有類似問題。比如，ｒｉｇｈｔ不是就可以有誤解嗎？ 寫這樣文章的人必須先具有計算機學位，中文學位，和英文學位才有資格。有的美國佬是專門被ＣＩＡ僱傭胡扯中國的一切都不行的預言。當然那是"敵特"性語言，華人要小心。我說的這個現象絕不是個別現象，這是美國中央情報局的一項專業工作。

對了，我的話是針對上面這三個圖畫的。計算機對這三個用詞"臉盆"，"水龍頭"，"娃娃菜"絲毫沒有困難。就是定義他們規定最先計算機查閱它的定義，立馬就可以避免計算機誤解！高級數學軟件"Ｍathematica"就可以這樣直接用來編程！

這幾幅畫幾乎就是天才的畫作！

"不同的表音"絲毫不是計算機的麻煩，計算機所用的東西幾乎都是這樣組合起來的。"多"絲毫不是計算機的麻煩，計算機恰恰最擅長的就是不怕"多"。

我個人的感覺是中文在這個問題上可能恰恰比英文更優越。因為中文造詞幾乎就是計算機造詞類似的辦法。當然，還是那句話我不是真正的內行。我比一般的數學家對計算機了解的倒是多很多。

我說"應該容易"的容易，不是指某個時刻而是指實際可能不難。當然我不是真正的內行，只是從一般意義上講好像不應該太難。我是想說不是不能解決而是沒有人想到好辦法，意思就是作者下結論太早。

起碼我有資格這麼說，比如包括我自己在內誰也沒料到頂多是有人覺得可能而逼迫我不付任何代價要我做黎曼猜想這件事。逼迫的人很難說就知道我能做出，頂多也是拿我的一生開個幾乎玩笑。沒人告訴我做這個問題，我被逼做研究不知做什麼說這句話都被打回，然後試探了其他猜想後不成才拿起黎曼猜想。那個逼的人大概也看到過曙光所以逼我。我拒絕而猶豫了１０多年當然也在學習相關的東西。結果我終於拿起這個問題２個月左右我確實看到了一線曙光。然後花十多年我寫出來卻是正確的，我在頂多是幫忙其他人沒有任何重大貢獻的前提下證明了黎曼猜想。之前大概也沒人敢說我說這裡說的應該"容易"。

這中間最有意思的是我即使有了大概主意怎麼做，一個不太深奧的東西最後發現沒有現成的要我自己發明。發明後８位大佬數學家匿名２０１４年來信稱讚那是天才的發明。這麼說當然是鼓勵我完成整個證明的細節。現在知道毫無疑問，我一個華人數學家（可以賭膽這麼自己說， 因為證明黎曼猜想當然夠格）證明了黎曼猜想等待最後一步恢復我２８年半８所大學９個職位；這麼說是假設沒有人搶劫過多的合作權的話。

使用拼英以後，漢字也能表音了。只是這種表音不能全部表音。各種不同的詞彙也可能有同樣的表音。

臉盆，水龍頭和娃娃菜，有意思

應該容易解決，只是奇怪這麼容易的問題，百度沒有解決，就出來混。還有許多類似的問題。文中只是舉個簡單例子來說明：許多在英文不是問題的問題，在中文就是問題，需要化相當程度的力氣去解決。

那本書沒什麼價值，只是個引子。上面提到日本發明的一個萬國打字機，可以打日文，韓文和中文，原理差不多。

你提到的這個問題，有可能不難解決。那就是數學軟件中有很多這樣的現象，只要用固定變量的特殊符號就可以解決這個問題。

我將來的學生或者同行說不定有人會涉及這類問題，因為我的主方向雖然是數論但是被暗示適度轉向人工智能。因為人工智能的主體數學其實就是計算性數學與統計學的應用。比如機器學習，我發現在數學意義上它其實就是經典或者傳統算法的逆反算法的應用。

不知此書有沒有涉及日文和朝鮮半島二戰之前得韓文？

還有近代中華漢語大規模引入明治維新後的日文？