我作為一個工作多年的程式設計師，我的觀點是不建議直接學。

            從提問可以分析出提問者可能是剛入門軟體開發行業，專業的選擇問題。

            我的建議是先學一門後臺的語言。比如python，java。然後再轉人工智慧。原理如下：

            1、先來說說人工智慧它是一個非常大的學科，涉及到的知識面也是非常的廣闊。比如高等數學，演算法，大資料分析，後臺語言（目前比較火的就是python）等。學習的曲線很曲折。

            2、難度相對其它程式語言來說比較大，可能會打擊我們的學習的積極性。甚至可能導致厭學，那就得不償失了。

            3、建議先學後臺語言，比如python。先把基礎打好，後面直接為進軍人工智慧做好鋪墊。學習起來也比較得心應手了。

            4、高等數學中的機率、極限這些也是常用的。

長期兩三年的樣子！！！首先學：程式語言Java、Python任選，如果將來走大資料方向學Java，如果走人工智慧方向學Python，其次複習大學數學：高數、線性代數、機率論與數理統計、離散數學（如果不深入研究資料結構、演算法可以先不學），最後如果研究人工智慧方向的同學需要學習Python的企業框架、Python計算機程式語言領域+數學領域結合成的網際網路領域的人工智慧（在數學領域中的人工智慧也叫資料科學，如果過程相近只是領域不同，需要解決的問題領域不同），其次如果將來研究大資料方向，這時就需要研究Hadoop生態圈的企業常用技術了（基礎+企業框架），例如：Hadoop、HBase、Hive、Spark、Storm等等資料分析、資料探勘，而最終大資料和人工智慧兩個大的方向都能走向或者實現當今網際網路的人工智慧

主要是看你的學習能力以及對理工科的興趣，這塊很重要，個人建議可以先學一門程式語言入門，然後有個大概的程式設計思路在學這個，人工智慧對數學和演算法要求特別高，如果想學，可以先了解一下這方面的書籍。

你想學習後從事什麼職業，人工智慧深層次和淺薄知識點都有。

任何學科都可以學，能學成什麼樣子，看自己了。

建議你先去了解下強人工智慧和弱人工智慧的區別，從研究方向及方法上看，這兩個幾乎是兩碼事。

先簡單說下強的，其實人們對人工智慧的研究是從強人工智慧領域開始的，說白了就是直接想把人的意識模擬出來。歷史的車輪倒回到1900年，世紀之交的數學家大會在巴黎如期召開，德高望重的老數學家大衛•希爾伯特（David Hilbert）莊嚴地向全世界數學家們宣佈了23個未解決的難題。這23道難題道道經典，而其中的第二問題和第十問題則與人工智慧密切相關，並最終促成了計算機的發明。希爾伯特的第二問題來源於一個大膽的想法——運用公理化的方法統一整個數學，並運用嚴格的數學推理證明數學自身的正確性。這個野心被後人稱為希爾伯特綱領，雖然他自己沒能證明，但卻把這個任務交給了後來的年輕人，這就是希爾伯特第二問題：證明數學系統中應同時具備一致性（數學真理不存在矛盾）和完備性（任意真理都可以被描述為數學定理）。如果說希大爺的這個假設成立，那麼有可能靠邏輯程式設計就逐步走向強人工啦，哈哈。但可惜，這條路被哥德爾同學否定了，哥德爾不完備性定理證明任何足夠強大的數學公理系統都存在著瑕疵：一致性和完備性不能同時具備。沿著這條路，圖靈提出了圖靈測試，馮諾伊曼搞出了計算機。但強人工na難以突破，只能退而求其次的在狹義範圍內搞點應用，於是專家系統誕生。隨著計算機運算能力的指數增長，機器學習的方法開始得到重視，其中湧現論方法尤為突出。個人認為，湧現的方法和腦神經科學相結合將是走向強人工智慧的有效路線。感興趣的話可以看下美國聖塔菲研究所，中國集智俱樂部。建議可以從neglog和mathematica學習入手。

再說弱人工，這其實就是用各種演算法實現某些應用，讓你覺得挺“智慧”，並不是真的追求人工智慧。最典型的莫過於機器翻譯，一個貝葉斯演算法勝過無數語言學家的形式系統。如果對這塊感興趣那就python，java，貝葉斯網路，神經網路，增強學習。。。

至於學多久，這個都無止境。。。

不是不可以，首先需要根據自身條件，進行選擇。

人工智慧是一個比較典型的交叉學科，而且具有較高的難度，所以人工智慧的人才培養一直以研究生教育為主，目前一部分教育資源比較豐富的高校在本科階段也陸續開設了人工智慧專業，這也是為了順應產業發展的人才需求。

讀研是進入人工智慧領域比較現實的選擇，原因在於人工智慧的技術體系尚不完善，透過自學的方式進入人工智慧的研發領域還是具有較大難度的，在沒有人指導的情況下，也很難有一個系統的學習過程。如果計劃考研，應該在本科階段根據自己的學習能力選擇一個目標學校，同時按照考試要求積極準備，這個準備的過程也會逐漸豐富一些專業基礎知識。由於目前人工智慧方向是考研的熱門之一，所以應該儘早準備。

如果想透過自學的方式進入人工智慧領域，一個比較可行的路線是從大資料技術開始學起，然後再轉入人工智慧領域。一方面原因是大資料技術是人工智慧的重要基礎，二者之間關係密切，另一個原因是大資料技術體系已經趨於成熟，學習路線比較清晰，更適合自學。

至於要學多久，本科4年+研究生3年，哈哈。