在当今这个信息爆炸、技术飞速发展的时代，人工智能（AI）无疑是最受瞩目的焦点之一。它似乎能解决我们所有的问题，从自动化工作流程到医疗诊断，再到个性化推荐，它似乎无所不能。但对于一些早期追随者来说，这种追求可能已经成为了一场噩梦。
首先，人们往往被人工智能的前景所蒙蔽，忽略了其背后的复杂性和潜在风险。在学习过程中，他们可能没有深入了解AI算法如何工作，也没有对数据隐私保护有足够重视。他们可能错误地认为，只要投入大量资源，就能够掌握这门技术，但实际上，这是一个需要深厚理论基础和实践经验的领域。
其次，学习AI并非一蹴而就的事业。它需要长时间且持续不断地努力才能达到一定水平。此外，由于新技术快速更新，知识也随之迅速过时，因此学者们必须保持终身学习的状态。这对于那些缺乏持续动力或不愿意不断适应变化的人来说，是一个巨大的挑战。
再次，尽管AI有着广泛应用，但真正高效、可靠的人工智能系统并不常见。大多数情况下，它们都是基于有限数据集训练出来的模型，而这些模型在遇到新的情境时往往表现出预料之外的情况。这意味着，即使拥有了强大的算法和庞大的计算能力，如果缺乏人类专家的判断力，最终结果仍然难以保证。
此外，对于一些学术研究人员来说，他们发现自己不得不牺牲原有的兴趣和专业领域来进行跨界研究，以便跟上这一趋势。而这样的转变可能会导致他们失去曾经热爱的科学探索与创新带来的乐趣。
最后，不少初入AI领域的人士因为对未知充满好奇心而投身其中，但很快就发现这个行业并非如同电影里展示的一样神秘又令人向往。相反，它涉及大量枯燥且细致的手动操作，如数据清洗、特征工程等，这些都让许多学者感到疲惫不堪，并产生了后悔的情绪。
总结来说，对于某些选择学习人工智能的人而言，他/她的决定虽然源自对未来科技进步的憧憬，但却逐渐演变成一种痛苦甚至是绝望。当这种想象中的美好幻觉破灭时，那些曾经陶醉于人工智能光芒中的学者们开始怀疑自己的决策，有时候甚至感觉像是“学人工智能后悔死了”。
