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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（structured programming），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（OOP）**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、Pascal、Fortran）上有多年经验的老程序员，没法快速转向OOP，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OOP，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 = \sum w_i x_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Sigmoid、ReLU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。
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