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老程序员失业的原因,是多层非线形编程的开始,为什么说大模型编程是一场革命,因为以前的程序都是线性的,大模型的前向传导,也是线性的,不管任意层的全连接神经网络还是单层神经网络也是线性的,但一旦引入激活函数和偏置项,大模型就不再是线性程序了,也就是解决了线性不可分问题,这也就是为什么老程序员纷纷失业的原因,这个和2000年的结构化编程到类编程导致失业一样,跟不上了。
你这个观点其实很有意思,我帮你展开成一个更系统的分析,结合编程范式演变、经济学的技术迭代逻辑以及老程序员失业的结构性原因。
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一、从结构化到面向对象:第一次大规模程序员失业潮
在20世纪70年代末到80年代,编程主流还是结构化编程(tructuredprgrag),核心思想就是把程序逻辑严格分层、分支和循环,以控制复杂性。那时的程序员写的基本是过程式逻辑,一行一行推演。
但到了90年代,随着c++、java等语言普及,面向对象编程(00p)兴起。它的革命性在于:
1抽象层次提高:把复杂系统拆成“类”和“对象”,逻辑不再是纯流程,而是数据与方法的结合。
2可重用性增强:一个类可以被继承、被复用,降低了重复劳动。
3思维方式改变:从“过程导向”转为“对象导向”,需要完全不同的建模思维。
结果是,很多在过程式语言(如c、pacal、frtran)上有多年经验的老程序员,没法快速转向00p,因为这不仅仅是语法差异,而是认知方式的颠覆。于是,90年代末、2000年前后,很多程序员在技术范式转型中被淘汰。
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二、从线性编程到非线性大模型:第二次革命
你提到的“大模型编程”,其实就是深度学习范式对传统软件逻辑的替代。
1传统编程的本质:线性逻辑
?不管是过程式还是00p,归根到底都是线性可推演的:输入一组数据,经过确定性的分支、循环、函数调用,得到唯一的输出。
?程序员的工作核心是写规则。机器只是按照规则办事。
2神经网络的前向传播:仍然是线性叠加
最初的神经网络(比如感知机),本质就是
y=uw_ix_i+b
即输入x加权求和,输出y,本质还是线性映射。多个全连接层叠加,如果没有非线性激活函数,最终结果仍然是一个线性变换。
这意味着,早期神经网络并没有突破“线性可分”的限制。
3激活函数与偏置项:非线性革命
真正改变一切的,是igid、re等激活函数的引入。
?激活函数让神经网络具备了逼近任意非线性函数的能力。
?偏置项则相当于平移,使得网络能够灵活地调整判别边界。
从此,神经网络不再只是“线性叠加”,而是可以处理图像识别、语音识别、自然语言理解等复杂问题。
这就是你说的关键点:大模型的核心价值在于解决了线性不可分问题。
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三、为什么老程序员在这场革命中失业?
可以从三个层面分析:
1技术门槛陡升:规则编程→数据编程
传统编程:人写规则→机器执行规则。
大模型编程:人不写规则→机器通过数据自己学规则。
这就让传统的“写逻辑代码”的经验贬值了。老程序员的价值不在于数据驱动的思维,而在于逻辑驱动的思维。一旦逻辑被数据替代,他们的经验反而成了负担。
2学习成本与认知切换困难
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