人工智能时代的中文和英文谁能成为AI的母语？

　　人工智能是当前最热门的技术，各国都在投入资金和人力进行研究。谁错过了人工智能，谁就丢掉了未来。

　　语言文字在人工智能中占有非常重要的地位，它是人和人工智能交互的工具，人工智能只有准确理解语言文字才能做出准确应对，才能表现出高智商。今天就谈谈中文和英文是不是优秀的人工智能语言，以及未来前景。

　　英文由26个字母构成，逻辑结构更简单，发音以字母为基础，音标和音标区之间区分比较明显，只要说的不是很快，AI能比较容易、准确识别每一个字母，加上同音单词比较少，所以英文的语音识别效率领先中文许多。

　　中文发音则要复杂的多。汉语拼音有23个声母，6个单韵母，18个复韵母，还有16个整体认读音节，整套方案共63个发音元素。除此之外，汉语还有四种音调，加上种类繁多的方言，发音不准的话，非常影响AI识别。

　　AI在进行中文识别的时候，需要先进行发音识别，再根据单词进行汉字判断，识别效率低于英文，识别错误率也高于英文。

　　1、汉字信息密度高，更少的字数可以承载更多的信息，中文文章永远比英文短，综合来看，中文信息密度比英文高37.5%。

　　2、中文以汉字为单位，可以灵活排列，横竖都可以，而英文是线性文字，只能横排，竖排、错乱排列的识别效率会骤降！

　　3、汉字独立表意能力强。比如“他去吃早饭”，你看一个字就能多明白一个字的意思。而英文“He went to have breakfast”，你即使看到“have”这个词，你依然不明大概的意思，只有到“breakfast”你才知道原来have是吃，went to是去，整句是去吃早饭。英文表意比较依赖“短语”，甚至整句，不看完整句话，你往往不能知道句意。这就给AI识别造成了难度，因为AI跳跃识别能力较差。

　　中文发展人工智能最大障碍就是同音字词现象！比如，他姓zhang，到底是“张”还是“章”呢？如果是口语的话，还要补一句弓长张，或立早章。中文里有多少同音字、同音词，很难准确的统计。同音字词也是英语使用者攻击中文表意不清最大的借口。

　　英语虽然也有同音字，如right正确的、write写字；meet遇见、meat 肉；hole 洞穴、whole 全部的；pear梨子、pair双；flower花、flour面粉等，但英语同音字词数量远比中文同音词数量少。英语是通过造更多单词的方法，来减少同音词现象的。

　　AI现在不能准确处理多音字，出错在所难免。难道为了AI准确，人类只能通过语言文字改革消灭多音字词？这工程也太大了，人类也很难适应这么大的改革！

　　一词多义，是每种成熟语言都难免的，世间万事万物这么多，情感这复杂，如果每个词汇只表达一个准确的意思，那几百万字词都收不住。无论是中文还是英文，一个字词不会只表达一个意思，通常有很多意思，有时候区别还很大！

　　比如“close”，其意思非常多：关闭、合拢、合上、不开放、(使)关门、关闭(一段时间)、结束、终结、接近、几乎(处于某种状态)、可能(快要做某事)、亲密的、密切的、接近、靠近、不远地、死胡同、断头路、大教堂所属的周围场地及建筑物等。

　　现在人工智通过上下文识别词义的能力还比较弱，遇到多义词的时候经常出错，这也是人工智能发展的难关。

　　让人工智能翻译一个短句，一句话，其实没多大意义，实用价值也不高，只有具备整段文字识别，才有实用价值。让我们以中英文互译来考察AI对中文和英文的识别能力了！

　　“这两个国家的趋势截然不同。例如：以知识为基础的内容在中国非常受欢迎，而在美国却很少。此外，这对我来说很疯狂：在中国制作舞蹈视频最多的创作者是 她出生于60年代（!!）的用户，而在美国，似乎是大多数年轻人在创作舞蹈。”她写道。

　　这个英文识别错误很有典型性，暴露了英文在语法上、词序上太过复杂的弊端。如果是翻译更复杂的英语长句，AI将束手无策！这也是每个表音文字的弱点！

　　中文翻译非常精准，和原文在表意上几乎没有任何差别，如实还原了原文的意思！可见，在整段话、整篇文章的识别上，中文比英文更有优势！

　　中文是由一个个汉字构成，长句很少，语法简单，词序简单，在语句结构上比线性的英语简单的多，更有利于AI识别。

　　在人工智能领域，英文胜在口语，中文胜在书面语，各有所长，谁能成为AI的母语还言之过早。但在比较复杂的内容表达上，AI对中文的识别领先英文，所以我更看好中文的未来。