[笔趣阁]:bqge9. c o m 一秒记住！
? 非线性部分：激活函数（如 Sigmoid、ReLU），突破了线性分隔的限制。
没有非线性，就无法解决复杂问题。
因此，数学知识成为编程不可或缺的基础：
1. 高等数学：导数、极限 → 用于梯度下降优化。
2. 线性代数：矩阵运算 → 用于神经网络的参数存储与运算。
3. 概率统计：模型预测 → 本质是最大化某个概率分布。
4. 数字电路逻辑：异或、与非门 → 神经元运算的物理类比。
经济学类比：这就像工业资本主义阶段，劳动者必须掌握复杂机械的操作技能，否则将被淘汰。
?
四、门槛的上升：文科生的相对劣势
对于没有数学训练的文科生来说，编程学习的难度骤然增加。
? 以前：只需逻辑，像写作文一样有头有尾。
? 现在：要理解模型，就必须掌握函数、矩阵、概率这些抽象工具。
这导致文科生在技术劳动市场上的“比较优势”减弱。
? 文科生强项：语言、逻辑、沟通。
? 工科生强项：数学、建模、抽象计算。
在AI时代，需求重心转向后者。
博弈论视角：
? 线性编程时代：逻辑足够，文科生与工科生是“合作博弈”，差距不大。
? 非线性编程时代：数学稀缺，工科生拥有“技术垄断”，文科生处于劣势博弈。
?
五、技术分工的再组织
经济学告诉我们，随着技术升级，劳动市场会重新分工。
文科生未必完全被淘汰，而是会在新的分工结构中找到位置：
1. 接口层：与大模型交互，提出合适的需求（Prompt Engineering）。
2. 解释层：把模型输出转化为可理解的内容，面向大众或决策层。
3. 制度层：围绕AI伦理、规则、治理，提出社会解决方案。
这意味着，文科生不一定要与工科生“正面竞争”数学建模，而是可以利用叙事、制度设计、跨界沟通的能力，在技术社会中找到新的立足点。
𝐵 𝙌 𝐆e 9. 𝒸o M