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并且,人类存在一
件层面上的知能极限……那就是学习能力的极限。
人类社会的本质是分工,因此知识可以在各个领域几乎无限的不断细分。在应用层上,无论科技如何发展、都可以通过学习细分领域的知识来降低学习压力,以此在有限时间
完成必须的学习条件。
但这仅仅只是对“使用者”来说的。
“开拓者”与“创造者”却面临着另外的困难——随着积存的知识越来越多,学习完目前现存知识所需的时间与
力代价会越来越
。作为开拓者与创造者,他们不能通过无限细分的手段来只学习一个细分领域
的知识,而是必须
类旁通……可光是追上“目前最
行的研究成果”就已是竭尽全力了。想要站在
人的肩膀上,所需要的攀登时间也会不断提升。
而随着知识的“面”不断增
,同时活跃在最前段领域的研究团队数量也会逐渐增加。
在每一个领域的最前段,都可能有数个最
尖的研究团队在
行研究。后来的研究者,首先要学习越来越困难、越来越复杂的尖端知识,然后才能勉
爬上这
人的肩膀——最恐怖的地方在于,这
人本
的
积还在飞快的增大。甚至增大的速度比后人攀登的速度更快。
但与此同时,人的寿命是有极限的。人类作为在社会中生存的角
,能够用来学习的时间更是有限的。
因为哪怕是研究者,也必须为生活而考虑。他们不可能完全投
自己的生命,只是为了追赶学界尖端
平。
正因如此,科技越是发展、尖端科技的发展速度就会越快、而后继者就越发无力,于是就会形成一
学界断层。
因为后继学者们,想要通过数年的学习来追上开拓者就已是近乎不可能的事,而在那之前他们并不
有什么“开创
”。他们的研究,很有可能只是证明了前人已经证明过的东西。那么,他们就很难获得足够
的收
。
与此同时,最尖端的学者们又在不断
行极优秀的开发,甚至于直接断层一个时代。那么后继者就只能在前端学者开创的领域
行学习创作……而当他们学习、掌握了之后,前面的那些人却又可以推
更新的平台技术……比如说某某引擎、某某环境、某某芯片。
于是后继者们,又只能连忙抛
已经被抛弃的旧技术,再去学习更新的技术……
至此为止,学者
平也会
现一
可怕的剪刀差——被尖端研究团队填满的领域越多,弯
超车的可能
越低、这
剪刀差也就越可怕。
所谓的“生化环材”的天坑,就来自于这样的
理。在这些领域中,几乎每个细分的领域都有多个优秀的研究团队在努力,几乎已经不剩
多少能让新人
的
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