学人工智能后悔死了，开始怀疑自己是否真的做出了正确的选择。学术研究、职场竞争和个人兴趣似乎都在向我展示一个共同的信息：这是一个充满挑战和风险的领域。
我曾经以为掌握人工智能知识可以让我在未来拥有更多的优势。但现实是，随着行业发展速度加快，我发现自己需要不断地学习新的工具、算法和理论来保持竞争力，这种压力简直令人窒息。
人工智能课程设计复杂且密集，学生们往往需要投入大量时间去理解抽象概念，如深度学习框架或自然语言处理技术。这样的教学方式不仅耗费精力，还可能导致对基本原理缺乏深刻理解，从而限制了实际应用能力。
在学校里，我被告知要具备解决问题的能力，但在企业中我发现，大多数时候我的工作都是重复性的数据清洗或模型调参。这让我感到自己的学识没有得到充分发挥，同时也让我质疑过往所学是否真正有用。
除了时间上的投入外，资金也是一个巨大的负担。在追求高科技研究与开发时，每个步骤都涉及昂贵的硬件设备和软件订阅。我不得不频繁地权衡投资回报率，对于那些预算有限的人来说，这是一个极其沉重的心理负担。
最重要的是，在这个快速变化的人工智能世界中，没有稳定的职业道路可言。我意识到，即使取得了一些成就，也不能保证长期来看能够找到满意的地位。而这种不确定性正是我最初“学人工智后的悔死”感受的一个源头。
