蒙特卡洛樹狀訓練結構左右互搏幾千萬局，把勝負趨勢變化牢記在心這時候，那些技能囤積型的人類選手，還有什麼價值？
或者說，就算他們還有價值，還有人類觀眾願意看他們打比賽，也不是因為‘他們打得比機器好或者比機器差’而是因為他們還是一個人，因為他們和機器不同的‘人’屬性，為他們博得了同情分。他們是在依靠自己的專才以外的能力，獲取自己的價值和尊嚴。”
蒙特卡洛樹狀訓練模式，在如今這個地球上，已經被提出來了麼？或許吧，查查艱深晦澀的學術專著，應該是可以看到的。
所以馮見雄也不算造謠。
至於谷歌公司還有沒有開始這麼幹，把這玩意兒用於商業專案的研究，鬼知道呢。
這東西是商業機密，所以只要學術上存在，馮見雄這麼說就沒毛病。
等將來谷歌真幹成了，人類也只會驚歎馮見雄先知先覺，知微見著。
不過，蘇勤肯定是不會死心的。
他也犯不著正面硬剛跟馮見雄討論黑科技只要表現出自己適度的不屑就行了。
“呵呵”蘇勤冷哼了一聲，停頓數秒好讓聽眾們的注意力都被吸引過來，“什麼時候連科幻小說裡的胡亂猜測，都能作為辯論的證據了？你說‘這種最新的人工智慧在做任何單一目標的事情時肯定可以做到比人好’，有證據嗎？
機器的效能替代人類技能，自古以來無非是在那些簡單重複或者追求精準度的工種上。或許那些以‘精確、力量、靈敏’為追求的人類‘專才’，其價值確實會被機器消滅和替代。但原創性的、研究性的工作呢？機器只能複製人類的行為模式，難道還能主動創造不成？”
馮見雄微笑了一下，拿出一本《連線》雜誌。
那是最近幾個月剛剛發表的，上面應該都是前沿科技成果。
在06年，在深度學習演算法誕生還不到兩週年的萌芽時期，要想找出一些“阿爾法狗“級別的鐵證，還真是不容易。
不過，並不是完全沒有。
至少facebook公司，已經搞出一個可以代替人類美工師修圖的軟體雛形。幾年之後，這種東西就會氾濫，然後成為智慧版的、可以自動修圖的“美圖秀秀”一類東西。
而且，馮見雄也不是第一次在校內的辯論賽上提及“深度學習人工智慧”去年的比賽中，他已經提過一次了，後來還被校臺女主播丁理慧採訪做過一次專門的展望節目，跟同學們探討未來人才需要哪些技能屬性的問題。
只不過，馮見雄每次提到人工智慧，都能從不同的切入點和角度，說出很多新花樣來。
所以，今天再提及，無論是對面的蘇勤，還是場上的評委，多少都容易判斷馮見雄說的是不是真的。
手裡拿著雜誌，馮見雄提問：“請問對方辯友，畫家的工作，是不是創造性的勞動注意，我問的是畫家，是為了藝術性目的而作畫的，並不純粹是為了‘畫得像’，所以不要拿照相技術反駁我。”
“畫家的工作當然是原創性的。”蘇勤也不覺得這裡有什麼問題。
馮見雄繼續緊逼：“那麼，用ps幫人類修飾、藝術處理照片的工作，是不是也是創造性的？”
蘇勤感受到了一絲危險，猶豫了一下後還是咬牙肯定：“當然也是，但這有什麼關係麼？”
“那很抱歉，我想我不得不告訴你只要一項工作的評判標準是單一的、目標是客觀、確定的，那麼未來機器都可以替代和消滅人類。”
他把雜誌翻到某一頁折了一道褶皺的位置，招搖地晃了一晃。
第11章 努力者的末日
“眾所周知，人類對社會的價值，和他創造的使用價值幾乎毫無關係，只和他技能、資源的稀缺性有關係。
人人都需要吃飯，但農民的地位依然卑微，這就是因為農民太多，他們沒法幹掉所有和自己技能樹重疊的個體，從而製造自己的稀缺性。
所以，我們討論專才和通才在未來社會哪個更重要、更吃得開時，不光要從人類社會自身看，還要從‘哪一類人更容易被機器消滅和替代’來看。
目前來看，隨著深度學習的誕生，那些‘用50個學時就能把一門課學到90分，用100個學時就能把兩門課都學到90分，但哪怕300個學時也不能把任何一門課學到98分的博而不精者’，在未來會遠遠比那些‘用50個小時只能學到75分，但是砸300個小時能磨到98分的單一目標專精者’更吃香。