目前，面向本科生开设人工智能专业的学校很少，而且大多是基础学科。硕士开始有具体的人工智能专业，包括图像、自然语言、大数据等人工智能有必要读博吗，人工智能和十五二十年前有些相似。互联网，它是一个快速的工具，由人工智能赋能，就像互联网+一样，提高生产力，带来价值。你是否选择人工智能作为本科生并不重要。建议选择自己感兴趣并有较好发展前景的专业，努力学习，掌握一个方向的基础知识和一些专业知识。很多硕士专业都会做AI赋能的研究，并不是只有人工智能专业可以做AI，比如通信，
事实上，无论人工智能选择哪个方向，基础知识还是要掌握的。很多人认为计算机学院就是人工智能。事实上，这种理解是非常错误的。计算机是几十年前感兴趣的工具主题，它也为传统行业赋能。当然，随着通信在另一个基础行业的兴起，消费互联网行业应运而生。, 未来会有工业物联网、物联网等，都是新技术赋能而产生的。
首先，我们要了解人工智能的本质。本质是人工智能加智能。不依赖人工智能的广义智能根本不存在。即使人工智能在十年内非常流行，传统技术仍然有用。计算机普及后，会计专业知识的重要性并没有下降，反而要求越来越高，专业技能水平对收入影响很大。人工智能也类似。首先，你必须具备一定的专业技能。否则，你将用人工智能做什么是一个大问题。
第二，了解人工智能的核心。本质上还是人工智能+智能的模式人工智能有必要读博吗，那为什么效率和容量极限能有很大的提升呢？核心是数据。海量高价值数据是人工智能的核心。这导致了一个问题。处理数据的过程基本上是50%的数学+2%的数据敏感性+3%的业务理解。这三个方面之一是不可或缺的。数学目前很重要，因为AI还没有发展到人人都能上网的程度。就像 20 年前一样，能够制作网页是一个巨大的飞跃，而现在您可以找到一个。学生用工具分分钟搞定，AI的门槛会越来越低。未来，数据理解的比例会更高，
最后是电脑。编程只是为了实现第二部分的过程，所以把计算机和人工智能等同起来是完全错误的，编程只是实现它的一种方式。未来人工智能是否会继续依赖现在的编程系统，需要打个问号、脑机交互、插入芯片。未来，是否有可能实现无需编程的交互式人工智能。其实如果语音助手功能再强大一点，估计也能实现自动编程。人工智能编码技术本身应该在不久的将来成为可能。
最后，总结一下，在AI时代，大家不需要学习AI，认真学习自己的专业知识，有精力就将AI理解为高端工具，多思考如何使用AI提高自己专业的效率和能力等。提取自己独特的应用场景是最有价值的研究。AI+时代即将到来。人工智能不可能仅由只知道人工智能的人在数千个行业中实施。它必须依靠数千个行业的专业人士。随着人工智能工具的普及，门槛逐渐降低。越来越多的各行各业的专业人士可以轻松利用AI赋能各行各业，真正实现AI赋能。
