1樓：
看到這個問題我很激動，因為我就是這個群體中的一員。
本科計算機專業的核心課程有資料結構（以及演算法）、計算機體系結構（或組成原理等）、作業系統等，再加上若干程式語言。
而人工智慧的基礎是數學分析、數值分析、概率統計等，在這裡面，計算機只是工具，計算機的工作原理反而不重要了，甚至連資料結構都很難見到影子。
可以看出，兩者完全不是一套理論體系的東西，就像數學和化學不是一套體系、代數學和分析學不是乙個理論體系一樣，有人喜歡數學不喜歡化學，有人相反。我質疑把人工智慧划進計算機類專業是否合理，覺得划進應用數學或計算數學比較合適。
而我這人可能比較喜歡學類似於「邏輯結構」的東西，例如計算機裡的體系結構、資料結構，還有數學裡的代數結構、拓撲結構，但對分析學、概率統計真的沒興趣。
另外，個人感覺，某種意義上可以說，計算機原理學科是基於邏輯的（例如演算法要從邏輯上解釋，進行完這一步之後，現狀資料有什麼特點，根據這個特點下一步進行什麼操作，一步步得出我們要的東西，而且能證明得到的為什麼是我們要的），而人工智慧是基於經驗的（就是計算機「學」了一堆歷史情況下怎麼處理，而不能自動地去判斷這些情況下為什麼這麼處理，然後現在給乙個新情況，計算機就去套用已經有的情況看看以前怎麼處理，並沒有分析新情況特性並針對性處理的功能）。基於經驗而缺乏公認理論的學科，你是否想起了什麼？中醫。
打個未必恰當的比方，你把乙個老中醫的經驗傳授給了計算機，那計算機最多能當乙個老中醫，老中醫做的診療是否靠譜呢？我不懂不敢亂評價，但總體持消極態度。基於經驗做決策，而不是基於邏輯做決策，不符合我的思維方式。
2樓：fynv
人工智慧最讓我反感的地方，在於現階段被大量應用於監控和過濾。
實際也不是不喜歡技術本身，而是不能容忍人類的隱私被機械人侵犯，人類的自由被機械人限制。
3樓：
我從小喜歡計算機
是因為覺得它是乙個很神奇的工具
通過演算法可以解決很多問題
而要設計/分析一種演算法需要很多奇妙的思路和知識可以讓人體會到探索的樂趣
可以從小小的螢幕上感受到乙個廣闊世界的美妙AI當然也是我很嚮往的方向之一
然而上大學之後，發現AI被一波一波地炒作
身邊許多其他方向的人紛紛轉行AI
那些神奇的思辨被千篇一律的網路、模型代替
那些模型能跑出很好的結果，卻說不出所以然
我知道當今時代大部分事情都是以生產力為導向但當所有人都按同一種思維模式來思考問題的時候「貪心演算法可能陷入區域性最優解」「多樣性有利於物種生存」這樣淺顯的道理似乎被短視的資本選擇性忽視了
所以有時也想像模擬退火一樣
偶爾去看看那些當下不那麼火熱的領域
去跟隨自己的愛好吧
反正當下的AI界有著那麼多優秀的candidates自己也不一定擠得進去
就算擠得進去
與其成為茫茫人海中並不缺少的乙個
還不如做真正的自己
畢竟天下大佬那麼多
人生只有一次以上
4樓：黃大衛
大部分領域，包括計算機，解決問題的途徑都是找到問題，分析問題，設計方法a，驗證方法失敗，設計方法b，驗證方法失敗.....，設計方法k，驗證成功，解決問題。
人工智慧就有點反過來了，是先設計方法，然後尋找問題a驗證方法失敗，尋找問題b驗證方法成功，尋找問題c驗證方法失敗，最後說這方法解決了問題b。
也就是說，前一種模式裡你可以享受那些分析問題，找到問題突破口然後針對突破口成功設計解決辦法的快感。然後你解釋你方法的時候，經常就可以講乙個很長但很有邏輯性的故事。AI呢則不然，常常就是，這招管用，但為啥管用呢？
不知道。
5樓：VinaLx
對AI沒興趣的你也會討厭它的
6樓：Jimmy Gypsy
我不是不喜歡人工智慧。
而是討厭他們炒概念。
特別煩一提到演算法就是深度學習。
一提到做演算法就是跑深度學習的框架。
演算法是解決專案問題的數學方法。
是可以講清楚有理有據的有效邏輯。
而不是炒概念。
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