变身作迷诱魔的林奇手起刀落，强大的体质支撑着他，仿佛永不疲倦的战争机器，渐渐地周围一圈的原魔们倒落一地，同时死后爆发的酸雾云反而是唯一一次的反击。</p>
唯一让他诧异些的，也就是这些弥漫空中的酸雾，不过具有酸性抗力的迷诱魔躯体，轻而易举就挡下了这些反扑。若是能够积攒起来，溶于水中倒还能和硫酸一比，勉强能突破抗性上限让他顾忌下，可此刻飘忽空气，威力便逊色不少。</p>
无法击中一起的拳头，徒然孱弱。</p>
也亏得恶魔们具有神秘无比的消失方式，不然一个个肉体沙袋，编制出一幅血肉模糊的“鲜红地毯”。</p>
光是那混合的血腥味直接能让人发昏倒下。</p>
而林奇每一次变形状态下的杀戮，都鲜明地感觉到自己的四肢攻击变得越发锋利，也渐渐收发由心，原本的攻击轨迹也不断提升进度，直到数百位原魔到底之后，他已经没有一丝多余的动作。</p>
他的每一次攻击，与前一次攻击，相似又有略微的差异，不断做着修正与进步。</p>
那弑神者马元把这当成“试验场”，而林奇却顺势将其作为“练习场”。</p>
“一万小时定律”在畅销书的风靡下，深深植入了不少人的内心。</p>
林奇前世天生内向，但偏偏他又是一个很喜欢走出舒适区的倔强者，前世大学混入动漫社的时候，直觉反应出“摄影师”是一个很好切入漫展接触各路小姐姐的渠道，也有利于他打破内心的沉闷多接触些人。</p>
而他在入门单反时，前方摆着两条路，一条是中规中矩看完《美国纽约摄影学院摄影教材》走最扎实的入门。</p>
另一条，则是看懂C挡P档是啥后加点构图攻略便疯狂练习，在当时圈子里流传着一句名言，一万次快门后，是头猪都懂得点摄影。</p>
后来林奇在看第一条路的书籍后，实在是看得浑身难受，便转去了第二条路，一周后就顺利去漫展专拍小姐姐，同行的伙伴还告诉他只要以发后期图的名义便能够要到联系方式。</p>
当然，最后的林奇见识了场内质量后，才明白了圈子里的另一句话，对于一些模特来说，后期远比摄影技巧来的重要。</p>
那一件事只是林奇一生中的小插曲，但他却经由这件事小小验证了一万小时定律，而不是曾经怀抱着的猜疑，按照正常人每天工作8小时，每周5天上班，五六年下来也有一万小时，也不见得真的成为了专家。</p>
后来他特意去读了提出说法的K. Anders Eri的那篇论文《The Role of Deliberate Pra the A of Expert Performance》，才明白到前提条件是——刻意的练习。</p>
做题，做那种有一定深度但又不算不懂的，便算是刻意练习，所以题海战术才能让人保持一定的底线。甚至当过英语家教的林奇，很清楚一点，绝大多数英语连120分都拿不到的，实际上是连最基础的4000个词汇都没背完的人。而恰恰前世那些动辄花上几百块一小时去补课英语的人，里面百分之八十都是这种人。所以大多数也不过花高价去背单词。</p>
林奇的每一次摄影拍照，便是这种小修正，小进步。</p>
工作有的算有的不算，是因为不少人的工作都在“舒适区”，而这种刻意练习又得躲开“恐怖区”。</p>
尽管每一次挥动手臂，林奇还得分析着去向、用力、角度，对他来说都是劳心劳力的事，但他都死死咬牙坚持着。</p>
对着砧板切肉谁都会，但能够每一次切肉都在思考纹路，甚至事后还补充知识避免前人弯路的，则少之又少。</p>
人类在作决策的时候，有两个判断系统，经验系统与分析系统。</p>
经验系统自动运转，仿佛开着自动驾驶般，省去油门与刹车，占用精力很少。</p>
分析系统则需要自身对复杂的信息进行处理，然后再根据理性进行分析，耗费精神大。</p>
因而大多数情况下，经验系统为分析系统提供者“直觉”、“印象”、“意愿”、“态度”。</p>
偏偏，人类或者说万物天生就是懒惰的生物。</p>
天生倾向于省事。</p>
林奇也清楚，他本能就是倾向于靠经验和个人直觉作判断，通过经验系统避开需要大脑费神费力思维的分析系统。</p>
所以后来林奇一直刻意地进行“训练”。</p>
并非说他下意识让自己多思考不依赖经验，反而是训练他的“经验系统”，通过无数次的“分析”来训练出真正接近全面的“经验系统”。</p>
然而，主动的训练终究太慢。</p>
林奇看着满目苍夷的地面，尽管这些原魔都躺着任由他屠杀，但林奇的这种“刻意”训练，终究太慢了。</p>
一个路边的大台北奶茶店终究只能养活一家几口，可是当它变成连锁时，得到的便可能是数十上百亿的估值。</p>
木工卖一张“椅子”，所生产的量终究突破不了一天24小时的极限。只有无形的“软件”才能够将边际成本下降到零，实现真正的财富积累。</p>
正如前世的AlphaGo之所以能成为围棋之神，本质上的神经网络与搜索算法便是一种“训练”。</p>
15年10月，AlphaGo 5:0击败了欧洲围棋冠军樊麾。</p>
16年03月，AlphaGo 4:1击败了前世界冠军李世石。</p>
17年01月，AlphaGo改版程序“Master”完成六十连胜，横扫所有中日韩顶尖高手。</p>
17年05月，AlphaGo 3:0击败了世界排名第一的中国选手柯洁。</p>
当时关心局面的林奇，内心还保有着人类依旧有胜利希望的幻想，认为人类顶尖棋手如果得到AlphaGo的长期训练，定然能够再度拔尖。</p>
一直到当年，他听到了另一个消息——</p>
17年10月，一个全新的变种AlphaGo Zero，完全摆脱过往所有的人类对局，只有基本的下棋规则后自己以一台带着4个TPU的机器从零开始通过机器学习，</p>
3小时，AlphaGo Zero成功入门围棋。</p>
36小时，AlphaGo Zero摸索出所有基本重要围棋知识，100:0击败战胜李世石的AlphaGo v18版本。</p>
21天，AlphaGo Zero达到了Master水平。</p>
40天，AlphaGo Zero对战Master的胜率达到90%。</p>
40天，2900万局围棋便实现了人类两千年都未曾出现的围棋界独孤求败！</p>
机器，某种程度而言比人类更为可靠。</p>