如果汽车速度超过一定值，空气阻力变大，车速不会无限提高（车速 vs 油门关系变得非线性）。
ai 里，线性函数只能描述简单的关系，但现实世界很复杂，所以我们通常需要非线性函数（比如 relu、sigmoid），让 ai 具备更强的学习能力！
结论：线性函数的关键作用
它表示“等比例变化”，非常适合简单的数学建模。
它容易计算，但无法处理复杂的模式（比如 ai 需要的非线性关系）。
在机器学习里，很多算法的第一步就是尝试“线性拟合”，看看数据是否符合简单的线性规律。
思考：你在现实生活中，还能找到哪些“线性关系”的例子？
故事比喻：小镇爬山比赛（非线性函数）
在一个小镇上，每年都会举办爬山比赛，从山脚一直爬到山顶。参赛选手发现了一件奇怪的事情：
刚开始，地势平缓，大家走得很轻松，每前进一步，爬升高度稳定增加（几乎是线性的）。
爬到一半，山开始变陡，爬升高度变得越来越快（非线性增长）。
快到山顶时，山路变得曲折难走，即使拼尽全力，每一步的爬升高度却变小了（增长趋缓）。
这个爬山的过程就像数学里的“非线性函数”——变化不是固定的，而是随着不同阶段而加快或减慢，甚至拐弯。
非线性函数的核心特点：变化不均匀，可能加速、减速甚至拐弯
在数学里，线性函数的关系是固定的等比例变化（比如快递员送货的例子），但现实世界大多数现象都是非线性的，也就是输入和输出的关系是变化的，不是固定的比例。
1 爬山 vs 线性 vs 非线性
如果山是“线性的”：爬 1 米，就升高 1 米，整个爬升过程都是一样的（就像直线 y = ax + b）。
但现实中的山是“非线性的”：有的地方陡、有的地方缓，有时走一步升 5 米，有时走一步才升 05 米。
比喻：非线性函数就是这样的，它不像直线那样“老老实实”地增长，而是可能有高峰、有谷底，甚至会拐弯。
2 另一种比