考一所好大學(xué)，報(bào)一個(gè)好專業(yè)，成為高新尖人才，是千萬考生的心愿。人工智能被認(rèn)為是 21 世紀(jì)三大尖端技術(shù)之一，有很多人看到人工智能就認(rèn)為這是未來的大勢所趨，所以一擁而上，拼命的說這個(gè)專業(yè)好，而大多數(shù)人聽多了也認(rèn)同了，但事實(shí)的真相是什么呢？人工智能專業(yè)真的比普通的計(jì)算機(jī)專業(yè)要好嗎？
直接說結(jié)論：人工智能和計(jì)算機(jī)兩個(gè)專業(yè)做選擇的話，毫無疑問是計(jì)算機(jī)專業(yè)更推薦,為什么這么說呢
人工智能就是個(gè)新技術(shù)風(fēng)口，現(xiàn)在什么都往上套，這還是一定程度反映了高等教育浮躁的一面。跟當(dāng)年瘋狂開設(shè)會計(jì)、法學(xué)、外語、金融、生物等專業(yè)的行為一模一樣。表現(xiàn)在出現(xiàn)什么熱門行業(yè)、前沿科技，就立馬開設(shè)相同名字的專業(yè)，比如以前的電子商務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)、3D打印、機(jī)器人、智能科學(xué)與技術(shù)，和最近的大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈。
這些專業(yè)有的已經(jīng)被證明是拉大旗扯虎皮之舉，所謂的熱門專業(yè)不過是幾個(gè)學(xué)科的拼湊，由于沒有經(jīng)驗(yàn)、基礎(chǔ)、師資等，每個(gè)學(xué)校的培養(yǎng)模式也大相徑庭各自為政，結(jié)果學(xué)生學(xué)了個(gè)四不像，除了名字能唬人其它沒啥實(shí)際意義。還有相當(dāng)多的學(xué)校，只是把原來的專業(yè)換個(gè)名字，加幾門課就變成了新專業(yè)，很多媒體也在對人工智能一無所知的情況下，就天天鼓吹人工智能崗位缺口幾百萬，畢業(yè)就年薪幾十萬，就像以前吹國際貿(mào)易、會計(jì)、法學(xué)、精算師一樣。
其實(shí)說句實(shí)話，人工智能不應(yīng)該成為一個(gè)本科專業(yè)。人工智能最好不要成為一個(gè)具體的專業(yè)。雖然教育部允許許多大學(xué)增設(shè)了這個(gè)專業(yè)，但依然“名不正言不順”。人工智能最好像統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息安全、集成電路一樣成為新增一級學(xué)科，下設(shè)具體的專業(yè)，或者成為研究生階段的專業(yè)和方向。
這幾年還真有個(gè)和人工智能很接近的專業(yè)——智能科學(xué)與技術(shù)，但基本上是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)+自模式識別+認(rèn)知神經(jīng)腦科學(xué)+人工智能導(dǎo)論等等，屬于四不像專業(yè)。而且由于沒有統(tǒng)一的規(guī)定，各校各自為政各顯神通課程設(shè)置和培養(yǎng)方案五花八門，偏計(jì)算機(jī)的、偏自動化的、偏通信的、偏物聯(lián)網(wǎng)的都有。
人工智能概念太模糊，太龐大，你可以把它理解為一個(gè)有著無數(shù)方向的新興技術(shù)，一個(gè)有著無數(shù)細(xì)分領(lǐng)域的行業(yè)，但無論是作為技術(shù)和領(lǐng)域，它似乎和很多領(lǐng)域都有著千絲萬縷的關(guān)系，說不清道不明，邊界非常模糊。它作為一項(xiàng)新興技術(shù)也是不斷變化和延伸的，范圍和形式也不是固定的靜態(tài)的。任何一個(gè)方向、一個(gè)領(lǐng)域，都是博大精深學(xué)無止境的，根本沒辦法用一個(gè)專業(yè)去概括。
而且我們以本科的培養(yǎng)方案和目標(biāo)，人工智能這個(gè)領(lǐng)域離不開計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)，那看看課程設(shè)置，你又能學(xué)到多少東西，達(dá)到什么深度？
很多人不明白的是，市場需求和專業(yè)知識儲備是兩碼事。市場需求默認(rèn)你要有相應(yīng)的專業(yè)知識儲備（計(jì)算機(jī)科學(xué)的底子），但你不能把市場需求當(dāng)成專業(yè)知識來進(jìn)行儲備。
這一點(diǎn)和金融很像，學(xué)金融學(xué)和進(jìn)入金融行業(yè)做金融是兩碼事。除了金融學(xué)，學(xué)會計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理、法學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、資產(chǎn)評估、審計(jì)學(xué)等等都也可以做金融，至于進(jìn)入金融行業(yè)，絕大部分專業(yè)都可以，很多崗位招聘已經(jīng)不限專業(yè)了。
同樣，不學(xué)人工智能，學(xué)自動化、計(jì)算機(jī)、軟件工程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)等等專業(yè)都是可以做人工智能的，現(xiàn)在的算法工程師基本上都是學(xué)計(jì)算機(jī)、軟件工程、數(shù)學(xué)以及其它理工科專業(yè)的。
因?yàn)樗惴?、?jì)算力和數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)存在和發(fā)展的關(guān)鍵點(diǎn)，涉及了很多專業(yè)，所以你想做人工智能相關(guān)工作，并不一定非得本科學(xué)什么人工智能。反正本科階段都是基礎(chǔ)，即便接觸也都是皮毛，想要深入必須要讀研，很多專業(yè)研究生階段都有人工智能方向，比如數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、自動化等，計(jì)算機(jī)、軟件工程就更多了。想從事人工智能相關(guān)崗位，碩士是標(biāo)配，很多崗位博士才能做，想本科畢業(yè)就做這個(gè)基本不現(xiàn)實(shí)，或者做個(gè)皮毛。
大部分學(xué)校師資力量不夠，缺乏數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的等教學(xué)實(shí)力。而運(yùn)籌學(xué)控制論、概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)過程、數(shù)學(xué)分析、算法導(dǎo)論都是人工智能基礎(chǔ)和核心，這些課程不能保證質(zhì)量，就別談人工智能了，而且大部分學(xué)校的學(xué)生也缺乏學(xué)習(xí)能力。
如果能考上IT類專業(yè)比較好的大學(xué)或者比較好的985，然后數(shù)學(xué)成績不錯(cuò)，可以考慮學(xué)人工智能。否則，還是老老實(shí)實(shí)學(xué)計(jì)算機(jī)、軟件工程、自動化等專業(yè)更接地氣。
未來肉眼可見的幾年，人工智能 5G領(lǐng)域會快速發(fā)展，加上國家的“新基建”政策扶持下，人工智能相關(guān)的崗位會越來越多。
按照人工智能行業(yè)領(lǐng)域的情況，其核心是訓(xùn)練算法+模型，而算法領(lǐng)域，人才金字塔結(jié)構(gòu)非常明顯，通常是某位專家對公司的作用可以超越一個(gè)團(tuán)隊(duì)，這跟傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域不同，所以經(jīng)常能夠聽到“xxx公司從xxx學(xué)校高薪聘請某教授or某博士負(fù)責(zé)xxx公司的人工智能研究”，卻很少在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域聽到類似新聞。
這也決定了，人工智能核心領(lǐng)域的需求量少。但人工智能是個(gè)很大的交叉領(lǐng)域，在其應(yīng)用場景中，會涉及到分布式系統(tǒng)，嵌入式平臺，以及很多互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的內(nèi)容。所以，選擇計(jì)算機(jī)專業(yè)，畢業(yè)后依舊可以進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。
再從學(xué)習(xí)內(nèi)容來看，雖然人工智能是個(gè)有一定歷史的領(lǐng)域，但是其真正走進(jìn)工業(yè)界是在2011年前后。人工智能中也只有少數(shù)領(lǐng)域能夠商用: 比如深度學(xué)習(xí)。因此，對于本科長達(dá)四年教育而言，涉獵的知識量遠(yuǎn)少于計(jì)算機(jī)專業(yè)。而本科學(xué)習(xí)廣度重于深度。歸根結(jié)底，人工智能是計(jì)算機(jī)的子領(lǐng)域，所以如果真喜歡，可以在本科階段有所了解，碩士階段主攻。
家庭條件好 => 隨意，選個(gè)好學(xué)校，喜歡就好。
家庭條件不好，寒窗苦讀多年 => 計(jì)算機(jī)專業(yè)，不要猶豫。
