這就導致許多關鍵的技被掌握在某個公司手中，絕對不會隨意給外人。
各個行業壁壘的限制之下，這就使得西方的人工智慧技在發展到某一階段之後會迅速陷瓶頸。
或許會有那麼一個出商人能夠以換利益的方式推這一程序，即便這樣，也會拖慢西方的人工智慧技。
後世西方的人工智慧技看上去如此先進，其實只不過是佔據了先發優勢而已。
他們研究的更早，條件更加優秀，自然會領先不。
而讓蘇定平如此有信心的不是以上所述的那些細枝末節。
歸結底，這些雖然可能會給人工智慧的研發帶來一些影響，但都是可以被克服的。
而漢語和英語之間本的差距，可沒辦法以人力來抹平！
因為漢字作為表意文字，其資訊度遠高於表音文字。
只需要三千五百個常用漢字，即可覆蓋中文日常使用的99%以上！
而英語詞彙總數超過一百萬，且隨著時間的流逝還在持續不斷的增長。
各行各業都有他們自己的專有詞彙，隔行如隔山，哪怕是一個頂尖的教授，在不借助詞典的況下，也很難看懂專業的文獻。
為什麼後世那麼多人會贊某金大酋長提高關稅？因為他們其中絕大部分人本不知道關稅是什麼！
因為在英語當中，關稅和稅收是兩個完全沒有任何關係的不同單詞！
在大部分雄鷹部落的人的理解當中，金大酋長只是使用了一個名“關稅”的超級武，給自己的國家帶來了厚的回報。
以至於國家甚至有錢給每個公民發錢！
至於關稅帶來的價上漲，生活困難……他們永遠也不會知道這些問題的源在哪裡。
中文不一樣，哪怕只有高中水平的知識，也可通讀大部分專業論文。
這便是二者之間本的差異！
而這也就意味著，AI模型在理中文時，引數量和計算量更，訓練和推理過程更高效！
這可不是蘇定平胡說，而是有的現例項子作為參考。
後世的中文模型僅需西方資金的百分之一，就能實現高水準輸出。
即便是考慮到匯率差和人工本，這個資料也足夠誇張。
這變是得益於漢字組合新詞時，本無需創造全新詞彙，只需要過有限字靈活衍生，便可減模型的學習負擔。
除此之外漢字本是“形、聲、義”三維一的符號，每個字均可視為一個知識節點，天然就支援語義網路構建。
上個世紀有個科學家提出了著名的資訊熵理論，簡單來說，就是一個最基礎的位元組所能夠承載的資訊量。
而中文最基礎的漢字所能攜帶的資訊量是其他表音文字的兩倍以上！
除此之外，中文的詞化特徵會讓模型更容易識別模式和生文字。
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