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机器之心报道
编辑：杜伟
如今 ， 人工智能已经成为科技发展的主流 ， 尤其是 ChatGPT 问世以来 ， 大语言模型（LLM）正在深刻影响社会、企业和个人的方方面面 。
对于想要投身人工智能领域的初学者来说 ， 选对一门课程显得尤为重要 。 很多大学往往会设置人工智能导论（Intro to AI）课程 ， 并成为很多学生的首选 。 其中最著名、深受学生喜爱的课程有斯坦福大学的《CS221: Artificial Intelligence: Principles and Techniques》 。
对于入门者来说 ， 人工智能导论可以让学生快速了解人工智能的不同分支 ， 一般包括人工智能基础、机器学习、神经网络与深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉、强化学习等知识 。
斯坦福大学 2025 秋季 CS221 课程 。
近日 ， OpenAI 研究科学家、德扑 AI 作者 Noam Brown 表达了一种观点：「对人工智能感兴趣的本科生在选择课程时要谨慎 ， 不要再把人工智能导论（Intro to AI）作为第一门 AI 课程 。 大学里真正需要修的其实应该是机器学习导论（Intro to Machine Learning）」 。
他给出的解释是 ， 过去 15 年里 ， 得益于深度神经网络的发展 ， 人工智能技术迎来了爆炸式的发展 。 然而在许多学校 ， 人工智能导论的课程大纲几乎没有变过 ， 依然停留在 2010 年前后 ， 通常只会花几节课讲机器学习 。 此外 ， 在很多大学里 ， 对于这门课程的「重构」存在争议 ， 而惯性往往主导了一切 。
【OpenAI大神：人工智能导论课程停在15年前，本科首选机器学习导论】他认为 ， 不要只根据课程名称来决定要不要选它 。 相反 ， 你应该仔细查看课程大纲 。 理想情况下 ， 一门好的入门课程应该涵盖线性回归、梯度下降、反向传播和强化学习 。 不同学校的课程差异很大 ， 有些「人工智能导论」会讲这些内容 ， 但大多数不会 。
最后 ， 他的建议是 ， 如果你打算未来从事 AI 相关的职业 ， 那么将「人工智能导论」留到后面再学更合适 ， 它能让你对智能有更广阔的理解 。 但如果你的目标是学习现代聊天机器人、图像识别或生成工具、代码助手背后的核心技术 ， 那么你真正应该先学的课程很可能是「机器学习导论」 。
另外 ， 他曾经与很多大学教授讨论过这个问题 ， 几乎所有人都认为「人工智能导论」课程应该涵盖更多的机器学习内容 。 问题在于 ， 他们对删除哪些内容来为机器学习腾出空间无法达成统一的意见 。 曾经有一段时间 ， 他建议应该移除 CSPs（约束满足问题） ， 结果就让一些教授觉得被冒犯了 。
相较于人工智能导论略显「传统」的内容（如符合主义、专家系统） ， 机器学习导论聚焦现代主流 AI 技术 ， 通常涉及线性回归、逻辑回归、神经网络、反向传播、SVM、集成方法、深度学习等 ， 内容紧贴工业界和学术界热点 ， 适合未来打算进入工业界或从事应用研究的学生 。
其中著名的课程要数吴恩达担任主讲人的斯坦福《CS229: Machine Learning》 ， 该课程涵盖了监督学习、无监督学习、生成模型、深度学习基础等知识 。
Noam Brown 的观点引发了热议 ， Anthropic 的一位研究者称自己本科时就感到惊讶 ， IIT（印度理工学院）的「人工智能导论」课程完全没有提到神经网络 ， 并且好像到现在都没有变化 。
有人觉得「人工智能导论」课程确实存在陷阱 。 大学里教搜索算法和专家系统 ， 而学生想了解 transformer 和反向传播 。 这就像在智能手机时代教学生修打字机 。
「我们今天看到的大多数突破都来自机器学习和深度学习 ， 而不是那些老派人工智能导论课程里的主题 。 」
还有人建议 ， 「只学提示词工程和氛围编程就行了 ， 剩下的一切将迎刃而解 。 」
人工智能导论课程是否真的过时了 ， 请在评论区留下你的看法 。
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