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，任何国家的统计部门都不可能完成这种统计。但我们作为展望未来的辩手，就应该学会通过看具体的例子和趋势，来作出正确的展望。

现代科技社会下，能够靠堆砌时间和精力，慢慢磨砺精益求精的行业，还普遍吗？或许，你可以学小野二郎包60年寿司，或者学早乙女哲哉炸50年天妇罗，最后做料理做出工匠精神来，把一项98分的技能提高到100分但是这样的行业又有多少？

目前我们看到更多的，是一个行业所需的从业者技能，以空前快速的频次迭代，一个学了c＋＋的人可能三年内就要改行学java了。一个苦练微操的星际争霸选手，因为暴雪一次改版，几年苦练就连个屁都不值了。这样的时代，你让大多数人都把时间浪费在泡茶做饭一做就是50年、悟道求精上面，不是误人子弟么。”

苏勤立刻反唇相讥：“对方辩友又在偷换概念刚才我方在立论时已经说过，任何学新技能所需的前置技能，都是专才所应当具备的素质。

专才并不是空中楼阁，c＋＋对于学java是有意义的，一个学过c＋＋的改行学java肯定比一个什么编程语言都不懂的纯萌新更快，更能掌握其中的思想神髓。一个学过高数线代复变的人，学自动控制原理也肯定比没学过高数的人牛逼。而到了对方辩友嘴里，这种积累沉淀都成了毫无价值，不是太可笑了么？”

苏勤和冯见雄的交锋，让场面一度胶着起来。

其他几个辩手，在这一过程中免不了也偶尔插话，让主力能有些休息的机会。

往往虞美琴、南筱袅刚刚一句“现代科技进步速度已经让大多数前沿创造性工作者必须终生学习，不可能指望磨砺一方面技能就吃一辈子”甩过去；

对面米苏丽、牛泽茜就用诸如“终生学习并不等于放弃专精的存量知识，完全另起炉灶”的台词怼回来。

随着交锋的深入，话题的核心攻防要点被渐渐聚焦，已然没什么迂回的余地。

冯见雄缓过气之后，对最终的堡垒发起了图穷匕见的总攻。

当然，他毫不犹豫地利用自己对未来的先知先觉，作了个弊这没什么好讳言的。毕竟他比苏勤更知道未来的社会需要什么样的人，科技的进步会把人类价值的评判体系逼到怎样的墙角。

“请问苏学长，你听说过谷歌公司已经投资了一个名叫杰夫辛顿的多伦多大学教授的研究所了么？如果没听说过，我现在可以告诉你，他就在最近这两年，发明了一种叫做‘深度学习算法’型的人工智能路线。

虽然目前的应用并不是很多，但国内已经有公司基于这种算法思想，作出可以统计每个人打字词频的新式智能拼音输入法了。而谷歌公司也已经用这种算法思想，开始布局教机器人下围棋、作套路化风格的曲子、甚至是作诗……”

苏勤感受到一丝危险，但立刻用辩题相关性的质疑，试图阻止冯见雄随口扯开话题：“那又怎么样？这和今天的辩题毫无关系。”

“有关系，因为我可以拿出证据，基于这种技术，未来的人类如果想靠‘慢工细活地打磨’和机器竞争，那么人类毫无胜算。谷歌公司的下棋机器人虽然至少还要5年才能做出来，但是他们已经定下了‘蒙特卡罗树状训练’的逻辑基础。

未来这样被设定了单一目标的机器人，可以用每天晚上自己跟自己左右互搏下100万盘围棋、并统计每一种不同下法不同应对的胜率变化，从而自我进化。到时候人类的围棋世界冠军，恐怕会和97年卡斯帕罗夫倒在ibm的‘深蓝’手下时一样惨。”

“这种状态，你们目前恐怕很难想象，因为目前我们和电脑在竞技领域的交锋似乎只有打魔兽和dota的人机对战哪怕设置最高级难度，电脑也只是靠更多的血量、攻击力和金钱采集速度，来获得对人类的优势。

除此之外，或许还有电脑那始终妙到毫巅的微操作电脑在玩魔兽的时候，看到某一个兵血量下降过快，会自动把它往后拖一下，短暂脱离战线直到对方的近战单位转而去攻击其他血还比较多的。这样的操作人类高手要训练很久才能做到，而且受限于手速很难多线同时这样操作。但对于电脑来说，哪怕地图上同时有100个地方在战斗，它也可以同时微操100个战场。

但是未来呢？电脑或许就是直接在战术或者战略层面的ai碾压人类玩家了只要那个用于打游戏的深度学习型人工智能，在被设定时的唯一目标，就是‘用尽一切手段获胜’。到时候机器可以先学习一番训练集，获得基础的强度，然后用