从学科的角度来看，人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、控制学、神经学、经济学和语言学等学科，所以人工智能不仅知识量大，而且难度高。
关于人工智能的定义存在两个大的方向，一个是“像人一样思考和像人一样行动”，另一个是“合理的思考和合理的行动”，目前在研究领域更倾向于第二个方向，也就是追求智能体的合理性。当然，这仅仅是当前的研究出发点，未来也许会有新的方向性要求（或者叫做人性）。
从大的技术组成体系来看，人工智能技术涉及到物联网、云计算、大数据、边缘计算等内容，其中物联网是目前智能体一个重要的落地应用场景，物联网场景的搭建能够全面促进智能体的落地应用，目前车联网被看成是智能体全面落地应用的一个重要突破口，所以目前诸多科技公司都在布局相关领域（尤其是自动驾驶）。
人工智能的发展需要数据、算力和算法三大支撑因素，云计算提供了算力支撑（同时也是落地场景之一），而大数据则提供了数据的来源，随着大数据和云计算的发展，人工智能的发展也会在很大程度上得到促进。
从研究方向上来看，目前人工智能领域的研究方向包括机器学习、自然语言处理、知识表示、自动推理、计算机视觉和机器人学，目前除了机器学习（深度学习）之外，自然语言处理和计算机视觉方向也比较热。
当前虽然部分高校在本科阶段开设了人工智能专业，但是人工智能领域的人才培养还是以研究生教育为主，所以如果想往人工智能方向发展，可以考虑读一下研究生。
最后，近两年算法岗位的就业情况并不理想，岗位数量相对较少，研究生可以考虑从大数据相关岗位开始做起。
