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第912章 文科生学编程难度越来越大（第5页）

近年来，人工智能与大模型技术快速发展，编程范式经历了从“线性逻辑”向“非线性建模”的转型。过去，编程主要依赖清晰的逻辑思维与流程控制，即便缺乏高等数学背景的文科生，也能够通过训练逻辑与积累经验进入编程领域。然而，随着非线性问题、深度学习模型和概率建模的兴起，数学成为理解和驾驭编程的核心工具，文科生在这一过程中面临前所未有的挑战。本文尝试从经济学的分工理论与博弈论分析出发，探讨文科生编程学习难度上升的原因、其在劳动分工中的新定位，以及个体可能采取的应对策略。

?

文献综述

已有研究普遍强调人工智能发展的数学基础。minsky

与

papert（1969）在《感知机》一书中指出，单层线性模型无法解决异或（xor）问题，这一限制使得早期神经网络研究陷入停滞。直到20世纪80年代，随着非线性激活函数与反向传播算法的提出，神经网络才获得突破（rumelhart

et

al.，

1986）。

经济学领域，smith

的分工理论（1776）揭示了技术进步会不断提高生产效率，同时抬高进入门槛；schumpeter（1942）的“创造性毁灭”理论则指出，旧的比较优势会被新技术冲击，迫使劳动者寻找新的定位。近年来，学者们开始关注人工智能对劳动市场的影响（aceg露

&

restrepo，

2019），其中“技能两极化”与“跨界能力”成为核心讨论点。

现有研究多集中于工科生或技术人员的学习路径，而对于文科生在非线性编程时代的困境与机遇，学术界讨论较少。本文试图弥补这一空白。

?

分析

（一）线性编程的“逻辑优势”

在传统编程时代，编程的核心是逻辑控制：

?t顺序（sequence）

?t判断（if-else）

?t循环（for，

while）

例如，银行系统的“取款”程序，只需依次写明“验证密码—判断余额—扣款—打印凭条”，便能完整实现。这种程序本质上是线性的，可以视为“逻辑链条的拼接”。

这种特征使得逻辑思维强的文科生能够跨界进入编程领域。编程在此阶段类似于“语言—逻辑—操作”的转换，不依赖复杂数学知识。

（二）非线性问题与数学的进入

然而，随着编程任务复杂化，线性逻辑暴露出局限。最典型的案例是异或（xor）问题。在二维空间中，xor

的四种输入输出点无法通过一条直线划分，说明线性模型无法表达该逻辑。

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

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