为突破瓶颈，神经网络引入非线性激活函数，其基本形式为：
其中，若 f 为线性函数，则问题仍不可解；但当 f 为非线性函数（如 Sigmoid、ReLU）时，模型获得了表达复杂模式的能力。
这意味着，编程不再只是逻辑的堆砌，而是数学建模与函数映射的运用。学习编程必须掌握：
1. 高等数学：导数与极限，用于模型优化。
2. 线性代数：矩阵运算，用于神经网络结构。
3. 概率统计：不确定性建模，决定预测与推理。
4. 数字电路逻辑：与门、或门、异或门的物理直观。
（三）门槛上升与比较优势转移
数学的核心地位使得编程门槛显着提高。
? 对工科生而言，这一转变符合其知识背景。
? 对文科生而言，则形成新的障碍。
在劳动市场上，这种变化体现为比较优势的转移：
? 线性编程时代，文科生凭借逻辑与语言思维可与工科生竞争。
? 非线性编程时代，数学优势使工科生形成“技术垄断”，文科生的逻辑优势被边缘化。
从博弈论角度看，这是一种非对称博弈：
? 工科生掌握稀缺资源（数学能力），占据强势地位。
? 文科生若不补齐短板，则处于弱势均衡。
（四）技术分工的再组织
然而，经济学的分工理论表明，技术进步并非单纯淘汰，而是带来新的劳动分工。文科生并非完全失去机会，而是转向新的位置：
1. 接口层：与大模型交互，提出合适的输入需求（Prompt Engineering）。
2. 解释层：将复杂模型输出转化为易懂的解释与应用方案。
3. 制度层：研究AI的伦理、法律与社会影响，提供制度设计。
这种再分工说明，文科生若能结合自身优势，仍可在AI社会中获得立足之地。
（五）个体策略的博弈论分析
在此环境下，文科生可采取三种策略：
1. 跟随型：补数学，硬学AI，进入核心领域。收益高，但成本大。
2. 差异化：避开数学核心，转向应用与制度，成本低，但收益有限。
3. 混合型：将文科与理科优势结合，既懂叙事沟通，又能理解建模逻辑。这类“跨界型人才”最有可能在博弈中获得均衡优势。
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结论
文科生学习编程难度增加，并非个体能力不足，而是技术范式从线性逻辑向非线性建模转变的结果。数学的核心地位使工科生在编程领域获得比较优势，而文科生的逻辑优势相对减弱。然而，从经济学视角看，这种转变本质上是“创造性毁灭”与“分工再组织”的过程。文科生并非完全出局，而是需要在接口层、解释层与制度层中重新定位。
未来，最具竞争力的并非纯文科或纯工科人才，而是能够跨界整合的复合型人才。换言之，能在逻辑与数学、叙事与建模之间自由切换的人，才是智能社会的真正赢家。
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