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根据以上情形，我们可以为发音不同但拼写相同的现象找到另一个原因：它可以帮助我们识别源自相同词根的不同单词。这表明，英语的拼写体系并不完全以音素为基础。在某些时候，英语字母的确代表音素；但在有的情况下，一组字母序列可以用来代表一个特定的语素。实际上，语素拼写体系往往比你想象的更为有用。毕竟我们阅读的目的是理解文章的意思，而不是把它朗读出来。语素拼写体系可以帮助读者区分同音异义的单词，例如“meet”和“mete”。它还可以提示读者一个单词中包含了另一个单词（而不仅仅是一个语音上的冒牌货）。例如，语素拼写告诉我们“overcome”中包含了单词“come”，因此它的过去式一定是“overcame”，而“succumb”虽然也包含了[kum]的音，但语素却并不是“come”，因此它的过去式不是“succame”而是“succumbed”。同样，“recede”的名词形式是“recession”，而它的同音词“re-seed”的名词形式则是“re-seeding”。
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从某种程度上说，语素拼写体系一直为汉语使用者提供着良好的服务，尽管它也存在一些先天缺陷，例如当读者遇到一个新字或罕见字时，就会感到无从下手。互不相通的方言可以共用一种书面语言，即便说话者南腔北调。同样，现代人也可以读懂数千年前的众多历史文献。马克·吐温曾经说过我们自身的罗马文字系统的这种惰性现象：“他们把它写成‘Vinci’，却把它读作‘Vinchy’，外国人在拼写上总是比发音要好。”
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当然，英语拼写体系还有不少可以改进之处，但它的表现已经比人们想象的要好得多，这是因为拼写体系并不需要对应实际的语音，它的作用是代表潜藏于语音之下的抽象的语言单位，因为这才是我们真正聆听的对象。
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[1] 汉普蒂·邓普蒂（Humpty Dumpty）：英国童谣中从墙上摔下跌得粉碎的蛋形矮胖子。——译者注
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[2] 山梨正明故意用日本口音来说“election”（大选）一词，使之听上去像“erection”（勃起）。——译者注
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[3] 说方言：特指在宗教拜神仪式中讲出一些不为人知的语言。——译者注
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[4] 20世纪美国作家，其作品常具讽刺意味。——编者注
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[5] “udder”为乳房的意思，与“utter”（彻底的）同音。——译者注
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[6] 实际为“endangered species”，濒危物种。——译者注
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[7] 实际为“Soviet Jewry”，苏联犹太人。——译者注
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[8] 实际为“violence in the streets”，街头暴力。——译者注
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[9] 实际为“natural resource”，自然资源。——译者注
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在科学家看来，人脑对语言的理解能力实在超乎想象。人们几乎可以“同步”完成接收和理解语言这一极其复杂的任务。记忆负担轻的语言，才是好语言；不产生歧义的句子，才是好句子。语迹，是理解语言的必要心理活动，脑电图证实了这种记忆负担的存在。
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语言本能：人类语言进化的奥秘 人脑对语言的理解能力超乎想象
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在过去的很多世纪里，人们一直害怕自己设计发明的机器会比自己更聪明、更强大，或者抢掉自己的饭碗。长久以来，这种恐惧都是各类科幻故事反复表现的主题。早在中世纪时，犹太人中就流传着关于“高伦”（Golem）的传说，它是一个由黏土制成的假人，由于嘴里刻着神的名字，从此获得了生命。而在电影《2001：太空漫游》中，一台名为哈尔的计算机向人类发起了进攻。但是，在20世纪50年代，当一种被称为“人工智能”（artificial intelligence，简称AI）的工程学科诞生之时，这些虚构的故事似乎就要成为可怕的现实了。如果一台计算机可以算出圆周率π的小数点后100万位，或者能够帮助公司分配薪资酬劳，人们并不会觉得有什么不妥，但是一夜之间，计算机居然拥有了论证逻辑定理的能力，而且还下起了高深的国际象棋。在随后的几年中，一些计算机已经击败了众多棋界高手。在治疗细菌感染、投资养老基金等方面，计算机程序的表现也比大多数专家更为出色。从表面上看，一旦计算机开始胜任这类智能型的工作，我们距离科幻电影中的世界似乎就不再遥远。到那时，你可以轻松地为自己订购一台“C3PO”机器人或者“终结者”，因为现在只剩下一些简单的任务有待开发。据说在20世纪70年代，人工智能的创始人之一马文·明斯基（Marvin Minsky）给一个研究生布置的暑期课题就是“人工视觉”。
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然而迄今为止，家用型机器人仍然只存在于科幻世界之中。近35年的人工智能研究所收获的主要经验是：困难的工作非常简单，而简单的工作却无比困难。一个4岁大的孩子已经能够辨认出一张人脸，拿起一支铅笔，穿过一个房间，或者回答一个提问。对于这种智能表现，我们认为这是再正常不过的事情，但实际上，它所解决的是工程学上难度最大的一类问题。在汽车广告中，我们经常会看到在流水线上工作的机器人，你可不要被它们所吓倒，它们的工作只不过是焊接和喷漆而已，这些笨拙的大家伙并不需要去看、去拿或者去摆放任何东西。如果你想故意刁难某个人工智能系统，不妨问它几个无厘头的问题：芝加哥和面包盒哪一个更大？斑马穿不穿内衣？地板会不会跳起来咬你一口？如果苏珊出门去商店购物，她的头有没有跟她一起去？多数情况下，人们对自动化的担忧都是一种误解。随着新一代智能产品的出现，最有可能被机器取而代之的工种是股票分析师、石油化工工程师以及假释委员会成员，而园丁、前台接待或者厨师的工作在未来数十年内还不会受到冲击。
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读懂一个句子的含义，也是一种高难度的“简单任务”。为了与计算机交流，我们不得不学习它们的语言，因为它们还不够聪明，无法掌握人类语言。然而，我们很容易对计算机的理解能力做出过高的估计。
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最近举办了一次计算机程序的设计大赛，看看是否有一台计算机可以完美地骗过使用者，让他误以为自己是在和另一个人进行对话，这就是“洛伯纳大奖赛”（Loebner Prize）。这个大奖的设立，是基于艾伦·图灵曾经的一个设想。在1950年发表的一篇著名论文中，图灵提出了一个建议，关于“机器是否具有思考能力”的哲学问题，最好的解决方法就是举办一次模拟比赛：一边是真人，一边是可以模拟人类聊天的计算机程序，然后由一位裁判通过终端显示器分别与他们进行对话。图灵认为，如果裁判无法对二者做出分辨，那么我们就没有理由否认计算机具有思考的能力。抛开哲学问题不谈，大赛组织者非常清楚，还没有哪个聊天软件有能力赢走这10万美元的大奖，因此为了公平起见，他们设立了一个1 500美元的小型奖励。按照比赛规则，裁判必须接受程序设计者或者真人聊天对象所选择的某个话题，而且不允许设置“圈套和陷阱”，例如相同的问题问上10遍，或者问一些诸如“斑马穿不穿内衣”之类的问题。对话内容必须“合乎常理”。在与若干聊天软件和真人对象分别进行7分钟左右的交流之后，裁判要判断聊天对象说的是否像“人话”，并以此为标准对聊天对象做出排名。结果，所有真人对象的排名都在计算机之上。不过，有大约半数的裁判将一款聊天软件误判为人类，这款软件也因此获胜。
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这听起来是一项了不起的成就，但实际上并非如此。因为比赛规则束缚了裁判的手脚。如果想要确认自己的聊天对象是人类还是机器，使用一些“不合常理的圈套和陷阱”是一种行之有效的办法，这原本是此类测试的关键所在。此外，获胜的程序设计者巧妙地利用了设定话题的权力，他选择的是“不着边际的对话”，而这其实算不上一个真正的话题。所谓的“不着边际”，本身就意味着可以答非所问，缺乏逻辑：