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從學科的角度來看，人工智能是一個典型的交叉學科，涉及到哲學、數學、計算機、控制學、神經學、經濟學和語言學等學科，所以人工智能不僅知識量大，而且難度高。
關於人工智能的定義存在兩個大的方向，一個是“像人一樣思考和像人一樣行動”，另一個是“合理的思考和合理的行動”，目前在研究領域更傾向於第二個方向，也就是追求智能體的合理性。當然，這僅僅是當前的研究出發點，未來也許會有新的方向性要求（或者叫做人性）。
從大的技術組成體系來看，人工智能技術涉及到物聯網、雲計算、大數據、邊緣計算等內容，其中物聯網是目前智能體一個重要的落地應用場景，物聯網場景的搭建能夠全面促進智能體的落地應用，目前車聯網被看成是智能體全面落地應用的一個重要突破口，所以目前諸多科技公司都在佈局相關領域（尤其是自動駕駛）。
人工智能的發展需要數據、算力和算法三大支撐因素，雲計算提供了算力支撐（同時也是落地場景之一），而大數據則提供了數據的來源，隨著大數據和雲計算的發展，人工智能的發展也會在很大程度上得到促進。
從研究方向上來看，目前人工智能領域的研究方向包括機器學習、自然語言處理、知識表示、自動推理、計算機視覺和機器人學，目前除了機器學習（深度學習）之外，自然語言處理和計算機視覺方向也比較熱。
當前雖然部分高校在本科階段開設了人工智能專業，但是人工智能領域的人才培養還是以研究生教育為主，所以如果想往人工智能方向發展，可以考慮讀一下研究生。
最後，近兩年算法崗位的就業情況並不理想，崗位數量相對較少，研究生可以考慮從大數據相關崗位開始做起。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
