1. 基础知识要求高
人工智能的学习需要对数学、计算机科学等领域有较深的了解。尤其是概率论、线性代数、微积分等数学知识，以及编程能力，这些都是学习人工智能的基础。对于没有相关背景的人这无疑是一个挑战。
人工智能为何难学？因为它涉及的学科知识广泛，要想深入理解并应用，就必须具备扎实的理论基础。
2. 算法复杂性
人工智能算法通常较为复杂，比如深度学习中的神经网络，其结构和参数调整都需要大量的实验和经验。这些算法不仅需要理解其背后的理论，还需要在实践中不断调试和优化。
算法的复杂性是人工智能学习难度的又一原因，它要求学习者不仅要掌握理论知识，还要具备实践能力。
3. 学习资源丰富但分散
虽然现在学习人工智能的资源非常丰富，包括在线课程、书籍、论坛等，但这些资源往往分散且质量参差不齐。学习者需要花费大量时间筛选和鉴别这些资源。
如何在海量的资源中找到适合自己的学习材料，也是学习人工智能过程中的一个难题。
4. 实践机会有限
人工智能的学习不仅仅停留在理论上，更重要的是实践。对于初学者获得实践机会并不容易。这需要有一定的项目背景和实际应用场景。
缺乏实践机会使得学习者在理论知识掌握后，难以将之应用于实际，这也是学习难度的一个方面。
5. 持续学习与更新
人工智能是一个快速发展的领域，新的理论和技术层出不穷。学习者需要不断学习新的知识，更新自己的认知。
持续学习的要求使得人工智能的学习变得更具挑战性。
6. 学习动力与目标明确
学习人工智能还需要有明确的目标和持续的动力。只有明确了学习的目的，才能在学习过程中不断克服困难，坚持下去。
学习动力和目标明确，是克服学习难度的关键。
人工智能的学习确实存在一定的难度。它不仅要求学习者具备扎实的理论基础，还要求有良好的实践能力和持续的学习动力。但是，只要我们能够掌握正确的方法，坚持不懈，就能够克服这些困难，成功掌握人工智能这一重要的技术。