，任何國家的統計部門都不可能完成這種統計。但我們作為展望未來的辯手，就應該學會透過看具體的例子和趨勢，來作出正確的展望。
現代科技社會下，能夠靠堆砌時間和精力，慢慢磨礪精益求精的行業，還普遍嗎？或許，你可以學小野二郎包60年壽司，或者學早乙女哲哉炸50年天婦羅，最後做料理做出工匠精神來，把一項98分的技能提高到100分但是這樣的行業又有多少？
目前我們看到更多的，是一個行業所需的從業者技能，以空前快速的頻次迭代，一個學了c＋＋的人可能三年內就要改行學java了。一個苦練微操的星際爭霸選手，因為暴雪一次改版，幾年苦練就連個屁都不值了。這樣的時代，你讓大多數人都把時間浪費在泡茶做飯一做就是50年、悟道求精上面，不是誤人子弟麼。”
蘇勤立刻反唇相譏：“對方辯友又在偷換概念剛才我方在立論時已經說過，任何學新技能所需的前置技能，都是專才所應當具備的素質。
專才並不是空中樓閣，c＋＋對於學java是有意義的，一個學過c＋＋的改行學java肯定比一個什麼程式語言都不懂的純萌新更快，更能掌握其中的思想神髓。一個學過高數線代復變的人，學自動控制原理也肯定比沒學過高數的人牛逼。而到了對方辯友嘴裡，這種積累沉澱都成了毫無價值，不是太可笑了麼？”
蘇勤和馮見雄的交鋒，讓場面一度膠著起來。
其他幾個辯手，在這一過程中免不了也偶爾插話，讓主力能有些休息的機會。
往往虞美琴、南筱嫋剛剛一句“現代科技進步速度已經讓大多數前沿創造性工作者必須終生學習，不可能指望磨礪一方面技能就吃一輩子”甩過去；
對面米蘇麗、牛澤茜就用諸如“終生學習並不等於放棄專精的存量知識，完全另起爐灶”的臺詞懟回來。
隨著交鋒的深入，話題的核心攻防要點被漸漸聚焦，已然沒什麼迂迴的餘地。
馮見雄緩過氣之後，對最終的堡壘發起了圖窮匕見的總攻。
當然，他毫不猶豫地利用自己對未來的先知先覺，作了個弊這沒什麼好諱言的。畢竟他比蘇勤更知道未來的社會需要什麼樣的人，科技的進步會把人類價值的評判體系逼到怎樣的牆角。
“請問蘇學長，你聽說過谷歌公司已經投資了一個名叫傑夫辛頓的多倫多大學教授的研究所了麼？如果沒聽說過，我現在可以告訴你，他就在最近這兩年，發明了一種叫做‘深度學習演算法’型的人工智慧路線。
雖然目前的應用並不是很多，但國內已經有公司基於這種演算法思想，作出可以統計每個人打字詞頻的新式智慧拼音輸入法了。而谷歌公司也已經用這種演算法思想，開始佈局教機器人下圍棋、作套路化風格的曲子、甚至是作詩……”
蘇勤感受到一絲危險，但立刻用辯題相關性的質疑，試圖阻止馮見雄隨口扯開話題：“那又怎麼樣？這和今天的辯題毫無關係。”
“有關係，因為我可以拿出證據，基於這種技術，未來的人類如果想靠‘慢工細活地打磨’和機器競爭，那麼人類毫無勝算。谷歌公司的下棋機器人雖然至少還要5年才能做出來，但是他們已經定下了‘蒙特卡羅樹狀訓練’的邏輯基礎。
未來這樣被設定了單一目標的機器人，可以用每天晚上自己跟自己左右互搏下100萬盤圍棋、並統計每一種不同下法不同應對的勝率變化，從而自我進化。到時候人類的圍棋世界冠軍，恐怕會和97年卡斯帕羅夫倒在ibm的‘深藍’手下時一樣慘。”
“這種狀態，你們目前恐怕很難想象，因為目前我們和電腦在競技領域的交鋒似乎只有打魔獸和dota的人機對戰哪怕設定最高階難度，電腦也只是靠更多的血量、攻擊力和金錢採集速度，來獲得對人類的優勢。
除此之外，或許還有電腦那始終妙到毫巔的微操作電腦在玩魔獸的時候，看到某一個兵血量下降過快，會自動把它往後拖一下，短暫脫離戰線直到對方的近戰單位轉而去攻擊其他血還比較多的。這樣的操作人類高手要訓練很久才能做到，而且受限於手速很難多線同時這樣操作。但對於電腦來說，哪怕地圖上同時有100個地方在戰鬥，它也可以同時微操100個戰場。
但是未來呢？電腦或許就是直接在戰術或者戰略層面的ai碾壓人類玩家了只要那個用於打遊戲的深度學習型人工智慧，在被設定時的唯一目標，就是‘用盡一切手段獲勝’。到時候機器可以先學習一番訓練集，獲得基礎的強度，然後用