對于一些人來說，自學人工智能可能確實存在一些挑戰和困難。人工智能是一個復雜的領域，涉及到數學、統計學、編程和算法等多個學科。以下是一些不建議自學人工智能的原因：

專業角度——不提倡自學人工智能。首先，新技術沒有資料，學習難度大;其次，技術更新速度快，自學時間和金錢成本太大;再次，出現問題無法解決，挫傷積極性。快速有效掌握新技術，才是最低成本。同時還有以下幾方面的原因。

1、知識廣泛而深入

人工智能涉及的知識領域廣泛而深入，包括機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等。要全面掌握這些領域的知識，需要耗費大量時間和精力進行深入學習和實踐。

2、數學和統計基礎要求高

人工智能的核心技術建立在數學和統計學的基礎上，如線性代數、概率論、統計推斷等。對于沒有相關背景的人來說，學習和理解這些數學概念可能具有一定的難度。

3、缺乏指導和反饋

自學人工智能意味著你需要獨立學習和解決問題，缺乏實時的指導和反饋。在學習過程中遇到困難時，可能需要更多的時間和資源來解決問題。

4、實踐和項目經驗的缺乏

人工智能是實踐驅動的領域，只有通過實際項目和實踐經驗才能真正掌握相關技能。自學人工智能可能面臨缺乏實踐機會和項目經驗的挑戰。

盡管如此，自學人工智能并非完全不可能，而是需要面對一些挑戰和付出額外的努力。選擇合適的學習資源、建立扎實的基礎知識、尋求社區支持和實踐經驗等都可以幫助你更好地自學人工智能。如果有可能，參加結構化的學習課程或培訓機構也是一種有效的學習方式，可以提供更系統化的學習和指導支持。最重要的是持續學習、不斷實踐和深入理解人工智能的核心概念和技術。