三本本科生能搞人工智能吗？
当然能！而且，坦白说，这完全不是什么新鲜事，也不是什么遥不可及的幻想。每年都有大量本科生，在接触到人工智能（AI）这个领域后，一头扎进去，并且做得风生水起。
首先，我们得弄清楚“搞人工智能”这个说法到底有多广。
很多人一提到AI，脑子里立马浮现出的是那种能够写代码、写文章、画画、甚至写出惊天动地论文的“超能力AI”。但实际上，“搞AI”的范围远比这要大得多，而且并非所有人都要成为那个创造出全新算法的“炼金术士”。
对于本科生来说，“搞AI”通常意味着以下几种可能的路径和侧重点：
1. 学习和应用现有的AI技术： 这是最普遍也是最容易入门的方式。AI的很多领域，比如机器学习、深度学习，都有非常成熟的框架和库（比如Python的TensorFlow、PyTorch、Scikitlearn等）。你可以通过学习这些工具，去解决实际问题。
举个例子： 你可以学习如何使用卷积神经网络（CNN）来识别图像中的猫和狗，这可能是你的第一个AI项目。或者，你可以学习如何用循环神经网络（RNN）或Transformer模型来分析文本的情感，比如判断一句评论是积极的还是消极的。
这需要什么？ 扎实的编程基础（特别是Python）、对数学（线性代数、微积分、概率论）的基本理解、以及学习新技术的意愿。很多本科课程都会涉及这些内容，所以你在学习过程中就已经在积累了。
2. 参与AI相关的研究项目： 很多高校都有AI相关的实验室和研究团队，教授们会带领学生进行前沿研究。作为本科生，你可以申请加入这些团队，从“打下手”开始，逐步接触到AI的更深层理论和更具挑战性的问题。
举个例子： 也许你的老师正在研究如何提高AI在医学影像诊断的准确性，或者如何让AI模型在数据量不足的情况下也能学习。你可能负责数据预处理、模型训练的辅助工作，甚至在有一定积累后，可以尝试提出自己的小改进。
这需要什么？ 强烈的好奇心、扎实的学习能力、以及主动性和沟通能力。通常需要你对某个AI细分领域有比较深入的兴趣，并愿意花时间去理解背后的原理。
3. 开发AI驱动的应用或产品： AI不仅仅是理论和算法，它更多的是作为一种赋能技术，可以集成到各种应用中，解决实际的商业或社会问题。
举个例子： 你可以开发一个APP，利用AI来帮助学生学习某个科目，比如一个能根据你的弱点智能推荐习题的应用。或者，你可以为某个社区设计一个AI工具，帮助他们识别和分类垃圾。
这需要什么？ 除了AI技术本身，还需要对用户需求、产品设计、甚至一些项目管理的能力。这更侧重于将AI变成一种可用的解决方案。
4. 理解AI的伦理、社会影响和政策： AI的发展带来了很多讨论，比如偏见、隐私、就业等。对这些问题的关注和研究，也是“搞AI”的一种重要方式。
举个例子： 你可以分析在招聘过程中，AI系统可能存在的性别或种族偏见，并尝试提出解决方案。或者，你可以在毕业论文中探讨AI对某个行业带来的变革和挑战。
这需要什么？ 批判性思维、跨学科的视野（可能需要结合社会学、哲学、法学等知识）、以及清晰的逻辑表达能力。
那么，本科生在“搞AI”的过程中会遇到哪些挑战？
数学基础： 很多AI算法的原理都建立在复杂的数学基础上，如果数学基础不牢固，理解起来可能会比较吃力。
计算资源： 训练一些大型AI模型需要强大的计算能力，这对于没有自己GPU或者云平台账号的同学来说，可能是个门槛。
信息爆炸： AI领域发展日新月异，新的论文、新的模型、新的工具层出不穷。如何有效地筛选和学习有用的信息，是一个持续的挑战。
实践经验： 理论学习很重要，但缺乏实际项目经验，会让你的能力停留在纸面上。
但是，这些挑战并非不可逾越！
大学提供的资源： 很多大学都有专门的计算机科学、人工智能、数据科学等专业，课程设置会帮你打好基础。同时，图书馆、在线课程平台（Coursera, edX, Udacity等）以及学校提供的学术资源，都是极好的学习渠道。
开源社区的强大： GitHub等开源社区上有海量的代码、教程和模型，你可以直接使用、学习、甚至贡献。
学生竞赛和项目： Kaggle等数据科学竞赛平台，以及学校组织的各种项目和比赛，都是积累实践经验的绝佳机会。
交流与合作： 加入学校的AI相关的学生社团，或者在线上社区与同好交流，可以获得很多灵感和帮助。
所以，回到最初的问题：三本本科生能搞人工智能吗？
当然能！ 只要你具备以下几点，无论你来自哪个类型的本科院校：
1. 强烈的兴趣和学习热情： 这是最重要的驱动力。
2. 持续学习的态度： AI领域变化太快，需要不断更新知识。
3. 扎实的编程能力： 至少掌握一门主流的编程语言（Python是首选）。
4. 愿意钻研的精神： 遇到困难不轻易放弃，愿意花时间去理解底层逻辑。
不要被“985/211”的光环吓倒，真正的学习能力和动手能力，才是你在这个领域立足的关键。很多人在AI领域取得成就，并非因为他们是某个名校毕业，而是因为他们对这个领域的热爱和持续的努力。
关键在于，找到你感兴趣的方向，然后开始动手做！ 从一个小的项目开始，一点点积累，你就会发现，AI的世界并没有你想象的那么遥远。
首先，我们得弄清楚“搞人工智能”这个说法到底有多广。
很多人一提到AI，脑子里立马浮现出的是那种能够写代码、写文章、画画、甚至写出惊天动地论文的“超能力AI”。但实际上，“搞AI”的范围远比这要大得多，而且并非所有人都要成为那个创造出全新算法的“炼金术士”。
对于本科生来说，“搞AI”通常意味着以下几种可能的路径和侧重点：
1. 学习和应用现有的AI技术： 这是最普遍也是最容易入门的方式。AI的很多领域，比如机器学习、深度学习，都有非常成熟的框架和库（比如Python的TensorFlow、PyTorch、Scikitlearn等）。你可以通过学习这些工具，去解决实际问题。
举个例子： 你可以学习如何使用卷积神经网络（CNN）来识别图像中的猫和狗，这可能是你的第一个AI项目。或者，你可以学习如何用循环神经网络（RNN）或Transformer模型来分析文本的情感，比如判断一句评论是积极的还是消极的。
这需要什么？ 扎实的编程基础（特别是Python）、对数学（线性代数、微积分、概率论）的基本理解、以及学习新技术的意愿。很多本科课程都会涉及这些内容，所以你在学习过程中就已经在积累了。
2. 参与AI相关的研究项目： 很多高校都有AI相关的实验室和研究团队，教授们会带领学生进行前沿研究。作为本科生，你可以申请加入这些团队，从“打下手”开始，逐步接触到AI的更深层理论和更具挑战性的问题。
举个例子： 也许你的老师正在研究如何提高AI在医学影像诊断的准确性，或者如何让AI模型在数据量不足的情况下也能学习。你可能负责数据预处理、模型训练的辅助工作，甚至在有一定积累后，可以尝试提出自己的小改进。
这需要什么？ 强烈的好奇心、扎实的学习能力、以及主动性和沟通能力。通常需要你对某个AI细分领域有比较深入的兴趣，并愿意花时间去理解背后的原理。
3. 开发AI驱动的应用或产品： AI不仅仅是理论和算法，它更多的是作为一种赋能技术，可以集成到各种应用中，解决实际的商业或社会问题。
举个例子： 你可以开发一个APP，利用AI来帮助学生学习某个科目，比如一个能根据你的弱点智能推荐习题的应用。或者，你可以为某个社区设计一个AI工具，帮助他们识别和分类垃圾。
这需要什么？ 除了AI技术本身，还需要对用户需求、产品设计、甚至一些项目管理的能力。这更侧重于将AI变成一种可用的解决方案。
4. 理解AI的伦理、社会影响和政策： AI的发展带来了很多讨论，比如偏见、隐私、就业等。对这些问题的关注和研究，也是“搞AI”的一种重要方式。
举个例子： 你可以分析在招聘过程中，AI系统可能存在的性别或种族偏见，并尝试提出解决方案。或者，你可以在毕业论文中探讨AI对某个行业带来的变革和挑战。
这需要什么？ 批判性思维、跨学科的视野（可能需要结合社会学、哲学、法学等知识）、以及清晰的逻辑表达能力。
那么，本科生在“搞AI”的过程中会遇到哪些挑战？
数学基础： 很多AI算法的原理都建立在复杂的数学基础上，如果数学基础不牢固，理解起来可能会比较吃力。
计算资源： 训练一些大型AI模型需要强大的计算能力，这对于没有自己GPU或者云平台账号的同学来说，可能是个门槛。
信息爆炸： AI领域发展日新月异，新的论文、新的模型、新的工具层出不穷。如何有效地筛选和学习有用的信息，是一个持续的挑战。
实践经验： 理论学习很重要，但缺乏实际项目经验，会让你的能力停留在纸面上。
但是，这些挑战并非不可逾越！
大学提供的资源： 很多大学都有专门的计算机科学、人工智能、数据科学等专业，课程设置会帮你打好基础。同时，图书馆、在线课程平台（Coursera, edX, Udacity等）以及学校提供的学术资源，都是极好的学习渠道。
开源社区的强大： GitHub等开源社区上有海量的代码、教程和模型，你可以直接使用、学习、甚至贡献。
学生竞赛和项目： Kaggle等数据科学竞赛平台，以及学校组织的各种项目和比赛，都是积累实践经验的绝佳机会。
交流与合作： 加入学校的AI相关的学生社团，或者在线上社区与同好交流，可以获得很多灵感和帮助。
所以，回到最初的问题：三本本科生能搞人工智能吗？
当然能！ 只要你具备以下几点，无论你来自哪个类型的本科院校：
1. 强烈的兴趣和学习热情： 这是最重要的驱动力。
2. 持续学习的态度： AI领域变化太快，需要不断更新知识。
3. 扎实的编程能力： 至少掌握一门主流的编程语言（Python是首选）。
4. 愿意钻研的精神： 遇到困难不轻易放弃，愿意花时间去理解底层逻辑。
不要被“985/211”的光环吓倒，真正的学习能力和动手能力，才是你在这个领域立足的关键。很多人在AI领域取得成就，并非因为他们是某个名校毕业，而是因为他们对这个领域的热爱和持续的努力。
关键在于，找到你感兴趣的方向，然后开始动手做！ 从一个小的项目开始，一点点积累，你就会发现，AI的世界并没有你想象的那么遥远。
网友意见
张三:“你去干嘛？”
李四:“我正打算去驾校学开车呢。但听说倒库、坡起、侧位停车啥的，都挺难学的。”
张三“倒库、坡起、侧位停车啥的，一点前途都没有。学得再好，也离不开一看、二查、三启动那套过时的东西，最多只能当个司机。”
李四:“那学啥有前途？”
张三:“学飘移啊，你看那些秋名山车神，全是学飘移出身的。这是未来趋势，将来如果不懂飘移，都没法在马路上混。”
李四:“我学习成绩一般，能学的会嘛？”
张三:“我有一个同学，学习成绩不好，毕业后找不到好工作，后来自学飘移，去了秋名山，现在月薪几百万。”
李四:“我没学过倒库、坡起、侧位停车，也不会一看、二查、三启动，能直接学飘移嘛？”
张三:“能学，学飘移零门槛，认识方向盘和刹车就能学。”
李四:“不用认识离合、油门啥的吗？”
张三:“不用，你又不是学开车，你是学飘移。离合、油门啥的是给司机用的，跟飘移没关系。学好飘移，可以当飘移工程师，去秋名山和那些车神们一决高下。”
李四:“飘移工程师不用学倒库、坡起、侧位停车嘛？”
张三:“不用，那些活儿由司机去干，你只负责飘移就行。很多小车队啥活儿都让一个人干，遇到这种车队，干脆直接走人。秋名山上都是大型专业车队，都是有分工的。”
李四:“我不知道油门是啥，也不知道行进方向，我如何知道啥时候该飘，啥时候不该飘？”
张三:“你是大脑，这些事儿得由你来决定。前端后端都得配合你。你往哪边飘，车就往哪边开，你飘多大劲，油门就给多大劲。”
李四:“那我学会飘移，一个月能挣多少钱啊？”
张三:“这个看悟性，悟性好的月薪七八百万，悟性一般的月薪两三百万。也有一些基础实在太差的，月薪才几十万，但这样的人不多，都是初中及以下文化的。”
李四:“如果学会开车的话，一个月能挣多少钱呢？”
张三:“如果不懂飘移，只会开车的话，月薪不到一万。”
李四:“那飘移好学吗？”
张三:“好学，比学开车简单多了”
写这篇回复，立就收到了知乎人工智障的邀请。比垃圾短信还厉害。
可我只是略懂一些飘移，又不会开车，这种问题如何答得出来嘛。
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