OpenAI大神：人工智能导论课程停在15年前，本科首选该是机器学习导论（

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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。

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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。

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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。

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大学里真正需要修的其实应该是机器学习导论（Intro to Machine Learning）」

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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。

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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。

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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」。

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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。

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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。

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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。」