老子哲学与“道元”：人工智能token的语义与应用探索

摘 要：自然语言处理建构在“道元（token）”之上，道元是AI算法处理和学习各种文字、图像与声音数据类型的基本元素。道元生成的过程与老子“道生一，一生二，二生三，三生万物”相似。大语言模型利用“间距”产生道元后，转换成位，透过大量数据的学习与计算，进行新的道元生成与意义重组。由于结合概率重组，人工智能出现类似于人类行为的不可预测性和独特性。未来借鉴老子哲学和汉字的多样性，人工智能可以发展出更全面和创新的框架。

关键词：道元；位；道元化；间距；人工智能；老子之道

中图分类号： B223.1；TP181； N04" DOI：10.12339/j.issn.1673-8578.2025.01.010

The Philosophy of Laozi and Daoyuan： A Study on the Semantics and Applications of AI Token//ChungHong CHANG， ChingRay CHANG

Abstract： Natural language processing is rooted in the “token”（道元）， an ideographic unit that replaces consciousness in representing all things， embodying both abstract and concrete meanings. Tokens are central to AI algorithms， enabling the processing of text， images， video， and audio. Their generation and inference mirror Laozis principle： “Tao generates One， One generates Two， Two generates Three， Three generates all things.” Large language models use Lécart （间距） to deconstruct tokens into bits， learning from vast data sets to generate new tokens with evolving meanings. By incorporating probabilistic recombination， AI achieves unpredictability and uniqueness， akin to human behavior. Drawing on Laozis philosophy and the diversity of Chinese characters， AI can develop a more holistic and innovative framework.

Keywords： token；bit；tokenization；Lécart； artificial intelligence；Laozis Tao philosophy

收稿日期：2024-08-10" 修回日期：2024-11-19

作者简介：张中鸿（1991—），男，台大哲学所硕士生，专业为老子与庄子哲学，主要研究方向在于探索“正言若反”和幽默等非字面语言的论证表达对哲学思考的作用。通信方式： Caeuresfyu@gmail.com。张庆瑞（1957—），男，博士，台湾中原大学物理学系讲座教授。主要研究方向自旋电子学、二维电子系统与材料、量子计算等。通信方式：crchang@phys.ntu.edu.tw。

0 "引言

token的概念在程序设计领域行之有年，它的翻译五花八门，有“符号”“令牌”“代币”等，目前在AI领域主要译为“符元”“词元”两种形式。但由后文论述可清楚知道“词元”并无法完整表达token涵义，而“符元”则与目前通信界使用之“符元”（symbol）混淆不清。而且AI领域在英文中刻意采用token，本就希望与symbol区隔，如在中文翻译又将其混用，显有管窥蠡测之嫌。仔细审视token的一般性意义，归根结底来说，是要表示一个抽象代替物，而为什么此文推荐在大语言模型（LLM）、生成式AI等领域将token翻译为“道元”？除了to的读音近于“道”，更是因为tokenization在AI领域的各种算法，与“道”“易”等上古中国的万物生成推理（Inference）概念不谋而合。

科学语言是数学，信息以二进制元组成机器语言，而人类则用口语或手语表达。所有语言都需用工具和符号来传递，口语依赖声音，手语依赖视觉，盲人的点字依赖触觉。自然语言指的是人类的语言，估计有5000到7000种。语言最初由声音发展，后来形成字汇，字汇就像现代大语言模型中的token。

token可以用来隐喻各种事物，少量token可以生成无数组合，表达复杂的情感。AI领域中token的中文翻译千差万别，但都无法完全表达其含义。token生成的过程与老子“道生一，一生二，二生三，三生万物”的思想相似。从简单的“道”出发，生成出复杂的结构和预测能力。易经中的“元亨利贞”以“元”为始，意味着混沌初开。AI由一个token开始，逐步生成更多的tokens，token译为“道元”，通古今文脉，融中外义理，形音义兼顾，信雅达俱全。

1 token的源流与意涵

token的辞源来自古英文中的tacen或tácen，意指符号或证据。在英文中，token的诞生与占卜脱离不了关系，而它的动词tcan则是揭示、解释与教导的意思，表述古代贤哲解释天文、石头草木等征兆的意义。15世纪开始，token被用作“硬币”的意思。如今，token大致上指的是：

在特定的规则系统中用来代替它所代表的东西进行处理、运算或游戏，而在脱离规则系统的时候，它便会交换回原先它所代替的对象。

例如，在游戏中token被称作代币，用来代指金钱；在通信中token被称作令牌，用来代指身份识别；在棋盘上则被称作棋子，可能代表主帅或士兵；在大多数桌游中则被称作指示物，可能代表粮食或行动能力。将实质物转换为规则内的代替物的运算称为道元化（tokenization），运算后对应回实质物则称为“解道元化”（detokenization）。

2 道元化的哲学基础

将实质物抽象为二元代替物，以代替物进行运算后生成结果，再将结果对应回实质物的思维，与上古中国的《周易》《老子》所述的智慧不谋而合。“易”有三个意涵“简易”“不易”“变易”，“简易”是将复杂流变的万物简化成抽象的象形爻卦，也就是人工智能中的道元化；“不易”则是在运算系统内阴阳、天地、乾坤是已定位而不改变的，类似于计算器中的“0与1”位运算，是固定不变的；而“变易”则是在位运算时不断生成与改变，再复原成有实质意义的解道元化。“道”本身的动词意涵与token相同，便是说述与引导。

《周易·系辞上》：“一阴一阳之谓道，继之者善也，成之者性也……生生之谓易，成象之谓乾，效法之为坤，极数知来之谓占。”^[1]《道德经》四十二章：“道生一，一生二，二生三，三生万物。万物负阴而抱阳，冲气以为和。”^[2]我们可以知道描述万物的阴阳，便称之为“道”。而道有三大含义，首先是说述与引导：“道可道，非常道。名可名，非常名……此两者，同出而异名，同谓之玄。”其次则是践行“道行之而成，物谓之而然”^[3]。第三个则是万物生成根源，故称为“变易者谓生生之道”^[1]。“生生者”^[3]，亦即大化流行中的生命本体。而老子的思想简易而言之，系自“有无相生”推导而出，藉“冲和”推演出在行动上“为无为”，藉“为而不恃”在运算上“法自然”，藉“反者道之动”在概念上认识“虚静柔弱”。

3 中英文在自然语言的最小单位差异

“道元”是自然语言中的最小单位，类似于数字计算中的“位”。不同的是，“道元”不仅是技术操作的基本单位，还代表了思想和科技中的象形替代单元。与二进制“位”不同，“道元”具有抽象和实质意义，是AI处理文字、图像和声音的基本元素。

“道元化”是将数据拆分为基本“道元”的过程，使AI能更好地分析自然语言，提升文字分类速度，并助力于大语言模型的生成与情感分析。大语言模型通过“道元”和“位”的转换来进行数字计算，利用大量“道元”数据进行学习和生成。这种生成与重组功能超越了简单的位搜寻，展示了AI强大的“道元”思维生成能力。

英文和中文在结构上差异很大。英文通过音符组成基本道元，然后形成复杂的语言，通常每个道元的意思比较明确单一。中文则使用象形符号组成基本道元，这些道元常有多重含义。由于这些差异，AI在处理英文和中文的“道元化”过程中会有很大不同。

英文的道元化较为简单，例如：I like to go shopping at weekend，可以清晰地分成I、like、to、go、shopping、at、weekend这7个道元。中文的每个字虽然是明确的象形符号，但经过长期演变，尤其经过转注、假借（例如：西、栖、棲，與间、闲、閒等），使得字词的意义变得多重且隐晦，也因此中文的道元化更具挑战，而在断句层面，如明朝徐文长的故事“下雨天留客天留我不留”，就会有多种句读方式而出现不同意义，这样的多义性使得中文的道元化相对困难，但也意义更丰富，这也是中文与英文自然语言处理（NLP）发展差异的主要原因。

自然语言处理旨在将人类语言转化为数字数据，这过程包括认知和理解步骤，然后进行数字处理。自然语言生成系统根据输入数据生成更多数据，并重构成自然语言。计算机使用“位”作为基本单位，而自然语言处理的基础则是“道元”（token），因此“道元化”（tokenization）是AI的关键步骤。

“道元化”是将自然语言拆解为AI可以理解的基本操作单位，有了拆解成功的道元，就可以再与其他既有道元链接，进而组合出更丰富的表达含义。同时可以进一步透过大量数据来做AI训练，让各种新旧道元间彼此关系更明确与清晰化。当有问题提出时，AI将提问者的问题利用机器学习生成更多新的道元组合，这过程类似于将复杂现象归纳为基本元素后再推理生成更多新的事物。“道元化”后，进一步转换为数字数据，AI根据这些数据进行快速处理和生成。而适合计算机运算的“位”，并不适合人类阅读，因此计算机藉由位运算完之后，需再译码成道元，并进一步生成适合人类阅读的句子，而这一过程便是“解道元化”（detokenization）。

“道元化”越精确，“解道元化”后就能更有效生成有更多意义的句子。大语言模型的“道元化”与生成式人工智能的过程在形式上类似于人类的理解与推理。而目前AI为了追求效率，在生成过程中引入概率性来加速最佳组合的产生，也导致了不可预测性和独特性，类似于人类行为的独特性。

4 语言障碍与科学学习

学问的瓶颈更多在于语言。许多人觉得科学难懂，往往是因为对科学语言掌握不足。例如，物理学难以理解，常因数学工具不熟练。高中物理可能觉得实用有趣，但大学的量子力学则因其抽象难懂而使人失望。希尔伯特曾说“物理对物理学家是困难的问题”^[4]，因为数学是科学的语言，数学不好会影响对物理本质的理解。一如任何古代语言或外国语言，其特色的谚语或行话，对于一门学问既可载舟亦可覆舟，可以是垫脚石也能是绊脚石。

然而，随着时代变迁，我们拥有了更多先进的工具，如精密实验设备、数学软件和AI，这些工具能将复杂的科学知识转化为更易理解的道元。语言障碍也存在于学习外国文学和古代历史中，未精通外语或历史脉络，往往难以准确把握古今中外的思想。许多人学习外语、古代语言和数学，旨在更好地理解自然现象和思想，并进行有效的交流。AI大语言模型有望解决这些语言障碍，未来只需掌握现代母语，就能理解自然的物理真理和古今中外的思想，这将对人类未来发展产生深远影响。

5 由“位”往“道元”

惠勒（John Archibald Wheeler）在 1989 年利用“位”来解释宇宙真理，“万物皆位（it from bit）”^[5]思想的起源是“每一个物理量，每一个真理，都从二进制的位的‘是或否’中展现其最终意义”，这想法类似机器学习的架构，将复杂现象拆解成多层组织，AI每层内的问题都以“是或否”进行训练。卡洛·西尼（Carlo Sini）说，语言是人类手上用来分析经验所得的第一个工具箱^[6]。语言不仅将观察结果与思想转化为文字，人类的思考也须利用语言符号才能有效操作。因为量子物理和相对论的成功，迫使我们必须放弃以宏观世界的常识为起点的学习方式，也使得多数人的现有语言功能不足以理解真理，崭新语言的发展是未来理解宇宙真理的第一步。

科技历史的发展从毕达哥拉斯的“万物皆数字”^[7]到惠勒的“万物皆位”花费了几千年时间，但“位”是否真能完整描述宇宙真理，并没有人知道。巴伯（Julian Barbour）认为“位”只是符号与概率，一旦脱离所代替的事物，这些符号与概率并无任何实质意义。巴伯因此认为“位由万物而来（bit from it）”^[8]而不是“万物皆位”。数字世界之后的量子世界即将进入“万物皆量子位”与“万物皆道元”的量子AI时代，发展新语言来描述真理已经成为必要，而有效利用大语言模型的道元生成机制可以协助产生更良好而直觉的宇宙解释方式。

人类过去主要思想与历史进展不在于语言符号发展本身，而是在道元符号所对应衍生出的事物抽象思维系统，并进而发展出的内在逻辑哲学。“位”只以“是、否”描述了部分是逻辑真理，而非全部是真理，但“道元”是替代事实与逻辑内容。计算机在过去数十年由位计算到有大量信息记忆后，又发展出强大搜寻功能，现在ChatGPT更显现出初级生成推理机制。未来量子计算机发展更成熟后，创新与完整生成思维功能也隐然在望。建立完善的“道元”与“位”的对应，其生成过程对AI的推理与创新将有绝对的贡献。

道元在AI中是一种标记符号，可以被训练产生，并代表某些特定意义，用来组织无限有意义的思想。宇宙事物都可以道元表达，只要生成一个道元，就可以生成与之对立相反的事物，故道：“有无相生”，两个、三个以至于无限多个道元，都可以由此生出。老子“道生一”与AI的0与1、是或否的位，以及道元标记万事万物的思维有异曲同工之妙，只要道元的表达意义够丰富，就可以出现完整的推论与预测能力。更重要的是，道元化不只是局限于文本，甚至可以推广到影像、声音、语音等不同性质的体系。各种不同体系产生的道元之间也可以再用AI链接起来，产出跨体系的创新道元组合。只要输入AI中一种体系的道元就可以产生综合成果，这有点像不但可以在不同语言体系间彼此翻译，还可以萃取各语言的所有优点而生成取各家之长的世界语言。目前输入文字后即生成图画、歌曲、影片的生成式AI应用就是最佳范例。

道元并不是数字，道元的做法符合人类的记忆模式与智能生成机制。老子道德经第二十五章提到，“有物混成，先天地生”^[2]，有物混成为宇宙万事万物，但是老子未能精确描述混成之物，无以名之，故称之为“道”。“道大，天大，地大，君王大”，老子企图将宇宙万事万物的混成，解析成可被理解的“道元”，以阴阳乾坤定序的方式，裂解复杂天地间的万物万象后再重新建构知识的过程，也就类似现代AI的“道元化”。AI的自然运算法则，便是“人法地，地法天，天法道，道法自然”，而再生成为新的自然语言的机制便是“生生之谓易”^[1]“变易者谓生生之道，变而相续”^[1]，亦即“道行之而成，物谓之而然”^[3]。人脑不断进行样型重组与辨认，就像AI不断重组不同的道元的新集体形态，并因此生成出无数的新意义组合。

道元可以表示组成宇宙的粒子，也可以数字世界的字节呈现，道元更像是历史上人类所有智慧累积的历史精华与无数科学量测数据所压缩出的结晶。AI利用机器学习提炼既有道元，进而生成出更神奇的崭新道元精华，这样的过程难道不是像人类的思维与创新？AI的“道元化”让我们了解宇宙本质其实就像老子的“道生一”与“有物混成”思想，道元生成的小天地，对应着大宇宙的混成现象。我们对宇宙的理解与描述，就是道元生成的天地，老子之道的哲理或可启发出更完整而有效的AI的架构。

6 道元化的应用与实例

用“两点一直线”来解释“三生万物”，可以帮助理解思维从简单到复杂的生成过程。两点决定一条直线，比喻思维从单一原理到复杂结构的生成。直线上的两点代表基础元素或原理，如“道”和“一”。道生一，指宇宙的根本原理产生了统一的原始状态。一生二，表示宇宙分化出两个基本元素，阴和阳、天和地。二生三，便如同利用两点的组合来组合衍生出区间内第三点，就类似阴阳相冲形成变化，并发展出以人作为行动者。三生万物，则是从天地人的三个基本元素演化出万物，如同数在线上无数的点，进而构成了多元而复杂的几何全貌。

正如点是几何最基本的元素，token也是AI生成式演算最基本的单位，而道在中文既是言语的表达，也是思考的方法以及宇宙的根本基础的意思。以道元作为token的中文对应，既表达了是语言的基本单位，也表示了AI生成式演算的虚拟宇宙中的操作单位。本文将进一步解释“道”的概念如何对应于道元化过程中的“虚静柔弱”。以“无有入无閒”^①为例，说明“閒”如何在分隔自然语言的词句中发挥作用，便如同直线上无数个点看似连续，但又是分离而独立的。道元化的思维，便是要见线也见点，认识文字、认识词汇，也认识句子，因此道元化最浅显的基本样貌便是句读，即断句和断词。

古代文字，如在古希腊和古罗马手稿中，如同古中国的文言文，并不普遍使用空格，文本通常为连写形式，称为“连续脚本（scriptio continua）”，一样需要藉由上下文推敲。即使有了句读，现代中文白话文的中断词依然也是理解全句意思的重要元素，而在英文等欧洲语言如今直觉地以空格的方式发生。这些空格便是“间距”与“空閒”，也是道元化最直觉的处理方式。现代的道元化运算有许多种方式，下文以字符级道元化（character tokenization）与词汇级道元化（word tokenization）为例。而光是这两个术语，便已有足够理由来否定将tokenization翻译为“词元化”的正当性，因为word tokenization将因此会被翻译为“词汇级词元化”，这样在中文翻译中便不能直观理解word与token的差异。

当我们解析“无有入无閒”这样的词语，首先要将它分隔成适当的单词。如“无有”代表“没有形体的东西”，也就类似道元化不明显的字符或词汇，如标点符号、空格等这些看似无关紧要的字符，但其也会在句子结构中也起到重要作用。“入”则系指“代入”，道元化时可以理解为将字符、词汇代入分析模型中，成为模型理解语义的一部分。“无閒”则特指“没有缝隙的地方”，道元化时则可视为文本中那些虽然没有明显边界但仍无法分离的地方，例如连在一起的词或句子。

字符级道元化会将每个汉字视为一个单独的道元，这也对应于“无有”这个概念，即使是看似不重要的字符也是分析的一部分，如“无有入无閒”的字符级道元化将会加入数个空白而被道元化为：

无 有 入 无 閒

但在字符级道元化下，每个汉字都是独立的，即使是那些看似无意义的虚词，也会同样被模型识别和处理，如“夫唯弗居，是以不去”，此句中的夫在中文是个无意义的虚字，但整句仍将被道元化为：

夫 唯 弗 居 是 以 不 去 。

字符级道元化过程并不能处理中文的虚字、一字多义与多字同义的问题，而词汇级道元化，则是根据词汇表将句子分割成词，对应于“无有入无閒”，能够将没有明显边界的词汇正确划分出来。

[无有] [入] [无閒]

在词汇级道元化中，模型能够识别和理解完整词汇〈无有〉和〈无閒〉的区别，并能够进一步进入文本的语义结构中，从而更好地理解句子的含义。

7 大规模语言模型中的道元化

在大语言模型中，道元化因此合于“易”的“简易、不易、变易”，也合于“道”的“有无相生”“无有入无閒”。模型先将大量的文本“简易”成数字编号，并建立词汇表形成“不易”的框架，以方便模型运算，再藉由“变易”生成有意义的自然语言。

在大语言模型中，道元化有助于维持上下文的连贯性。模型需要识别出文本中的句子结构和段落分隔，这样才能生成连贯且符合语境的响应。例如，在生成语言时，模型需要知道何时插入停顿（如句号、逗号）来确保文本的自然流畅。这些停顿就是道元化的一部分，确保了文本的自然性和可读性。

大语言模型需要对文本进行深度的语义理解，而这依赖于道元化的准确性。通过将文本分解为基本道元，模型可以深入理解每个词的含义及其在整体句子中的作用。如在“无有入无閒”这句话中，道元化可以帮助模型正确理解“无有”和“无閒”的语义区别，从而生成更加准确和有意义的回应。

8 道元化的“閒”与“间”

进一步分析在特定中文情境中，“閒”与“闲”、“闲”与“间”通过转注、假借使意义相互交融而分离。大语言模型中便得将这两个字符级道元，透过一定的特别运算模型相互联系起来，形成虽然字符相异但“此两者，同出而异名”的意义网络。因为“间距”便是“空闲”也是“空閒”，“门”中是“木”取其凭栏闲散，还是“日”“月”一阴一阳，各有其文字的含义。“我们查看表示‘间’这个表义字：两扇门之间有月光穿透照亮。但是，如果说这个之间细缝是用来维持让所集合的不同元素得以一起玩而不会卡住的游戏，这是不全的，因为这个中文字也指向我们的生活心态，这正是养生之源。”^[9]

而在将中文道元化的过程中，必须参考古中文学的许多文字学特有方法，除了字符间的转注、假借，也要参考字与词的关系，如“增字法”“接龙”等中文特有语言结构用于描述意义网络的方式。这样有效利用“空闲冗余”的数据架构，如同“乾”与“干”，“闲”与“閒”，何时需要考虑其文字中的日月、乾坤、阴阳思维，何时则无需有所区别，便能在中文道元化过程中，即使出现一字多义、多字同义、同字异义，又或“判为异字而类义未殊”^[10]、同义相受的字符时，仍能保持字符与词汇链接，如同“家族相似（Familienhnlichkeit）”^[11]进而相异的弹性网络意义。利用中文语义多元发展的历史经验，未来或许可以提供生成式AI的道元化更宽广的方向与内涵。

如果说“非0即1”的位元思维已然“多言数穷”，在量子时代就是“不如守中”，也可以借鉴一下老子的“虚静柔弱”思维，给予数据思维以虚静，使其“静里听来，识天地自然鸣佩”^[12]听其自然之法，无须过分强加指导与监督，行不言之教，“閒中观去，见乾坤最上文章”^[12]。如同AI中的字节对编码（BytePair Encoding）将频繁出现的字符对合并成新的词汇单位，但保留字符级信息的同时捕捉更高层次的语义结构，也能灵活处理不同语言的书写系统，在字符级和词汇级之间进行转换。这些在字、词与句间的互换技术，便需允许数据有一定的冗余和模糊性，保持字符与词汇之间的弹性连结，透过生成看似冗余的多层级词表捕捉自然语言的复杂性，提升模型生成语言的自然性和流畅度。

9 闲暇给思维以空间

科学家与诗人没有不同，科学家将真理用数学符号表达，诗人将情感用语言符号陈述，都是透过符号将脑中意象介绍给普罗大众。科学家用直觉与耐心思考，试图找出宇宙真理的逻辑结构，并尝试将观察所得与结论，借用可量化的符号陈述给群众了解。因为人脑与计算机没什么不同的地方是都有其有限计算与记忆能力，因此思考过程难免会出现错误，所以需要休息后才能继续工作。这休息便是“闲暇”，也是自“空间”与“空閒”脱胎而来。

休息时需要常借用语言与数学的类比符号来协助记忆，藉由语言的储存来作为继续思想与推理的中继站。当读到“狗”这个符号时，没有两个人的大脑反应状态会出现完全相同的结果，但却可产生雷同的类比推论与讯息，然而看到“猫”^②的符号则绝对不会连上狗的影像，而在繁体中文中这区分更是明显，“貓”的部首甚至与“狗”不一样。语言类比符号是储存信息与脑力的休息站，利用既有知识来生成新道元，而不是每次在脑中重新发明“狗”或“貓”。台湾当年推动建构式数学的专家们，完全不了解语言类比符号是承载历史上所有智者的知识，看似简单的道元符号，经过无数智者的传播和修改，才能出现丰富的抽象意义。要求每一个小学生从头创造自己的类比符号体系，简直就是天方夜谭。九九表以及对数表、根号表，便是一代代人知识精粹而成的词汇表，是易于复制与理解的道元符号，也保证了交流的简单性与效率。是而道元的抽象、建表过程对于语言和数学的演化有更重要的生成作用。

10 结论

AI使用道元也存在一些挑战和安全考虑因素，因为道元的建立与生成缺乏透明度，人工智能生成被批判是“黑盒子”。因为随机性的引入，自然语言处理会出现训练数据的偏差与幻觉，并生成无法判断的错误结果。这也会造成盲目背诵的“学而不思则罔”弊端，在监督式与非监督的取舍，此中的张弛空间，正需要AI与有闲的人类共襄盛举才能得到答案，仔细审视老子之道的哲理精神或将可以启发出更完整的AI的 token 科技架构之理。

我们承接祖先智慧，对宏观世界的真理观察产生类比符号系统后，利用物理原理创造出现代的科技世界造福人类。然而过去的这些宏观世界的语言结构，并无法有效描述复杂而反直觉的微观世界现象，量子专家所设计出的数学语言，又是一般大众所完全无法了解的科技“文言文”。未来如何架构出科技“白话文”，让所有人都能轻易描述与理解复杂量子体系的“道元”将是现代人的重大责任。大语言模型的“道元化”已经启动科技“白话文”的巨轮，成为描述完整宇宙的崭新道元时代的起点。鸿蒙初辟，太初有道，道存物外，内秉其中，物化道元，道生万物，“万物皆道元，一切来自道元”。有诗为证曰：

取日月为假，欲名本绵绵，借地天同尘，俾思以空閒。

宇寰非位元，魂魄亦无源，唯待道元出，方知天地言。

注释

① “无有入无闲”出于老子道德经第四十三章，古文此处之“閒”乃门中有缝可透过月光，与目前之“闲”虽然同义但起始意义差异颇大，本处乃利用古字之原意，故此处仍保留“閒”。

② “貓”为古汉字，也就是繁体字。猫与狗在古代部首并不相同，猫是豸，而狗是犭，也代表古人其实认为猫与狗是完全不同的动物种类。

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