在我们生活中，经常有朋友们询问，工作了几年后想要转向AI技术岗位，但因年龄或生活压力等原因，考虑是否要考全日制研究生。而大多数公司在招聘AI工程师时，确实会要求应聘者拥有相关专业硕士学位等学术背景。那么，对于这样的转行者，应该如何提高自己的专业背景呢？

针对这种情况，笔者的建议是，可以从自身原有的专业领域入手。比如，一位原本从事制造业的自动化工程师，对各种工业生产设备较为熟悉，了解电机、传感器等设备的工作原理及信号输出物理含义。在AI的机器学习领域，这种背景实际上具有很大的优势。在工业领域应用机器学习时，自动化工程师在特征工程方面的经验会让他们更加得心应手。

当前阶段，机器学习和深度学习的实际落地仍然以数据为主导，即将实际问题转化为数值进行运算。能够把实际问题与数值运算相联系的能力显得尤为重要。对于转行的人员来说，如果能够充分利用之前的专业背景而非完全抛弃它，那么以前的专业就可能会成为他们的加分项。以此为突破口转向AI，可能会比去读一个学位更加容易。

如今许多行业都在尝试AI+的方案，将AI技术应用于传统业务中。想要转向AI岗位的朋友们，不妨先在自己本行业内寻找机会。或许现在所在的单位正在准备或者已经开始进行AI+的项目，那么可以尝试争取加入进去。在一个熟悉的环境中学习和应用AI技术，一般会比重新寻找工作更容易一些。

企业在尝试AI转型时，会聘请一些有AI背景的咨询人员为他们提供规划和解决方案。即便不是专业的AI人员，如果对业务领域熟悉，仍然可以协助专业人员通过合作来学习AI在实际领域的应用。通过这种方式积累的实践经验会为你增添不小的优势。

让我们更进一步思考，关于是否真的要通过读研究生或自学来提升AI领域的竞争能力呢？虽然学术背景是加分项，但笔者并不推荐“等两年再入职”的做法。这种做法往往是一种逃避的体现。当一个人有了转行的想法时，应该立即行动起来，而不是等待。因为行业的窗口期是稍纵即逝的。目前人工智能正处在这样的一个窗口期，给了大量没有学术背景的人入行的机会。

事实上，在行业内部逆难度而上逐步达到职位升级的概率并不是很大。应该抓住机会，从现在开始学习并行动起来。如果想要做机器学习工程师为目标的话，就应该以此为目标努力学习，不要犹豫、不要等待、更不要逃避。

要区分研究和工程实践这两件事的不同。如果想做研究进入高校或科研院所的话，可以专注于某一项具体的技术进行深入研究。但如果是想做工程类技术岗位的话，就需要对标一个个应用方向进行学习与实践了。在工业界中，技术应用的领域是产品导向的，因此需要掌握最基础的知识和工具。无论是做工程还是做研究都需要具备这些基础能力。

关于技术学习方面，如进行面试准备时，经常会遇到面试官引用一些经典模型来提问。比如面试时，面试官可能会询问关于线性回归、逻辑回归或当前热门的SVM等模型的函数定义、目标函数以及最优化算法等细节，以检验应聘者是否能够清晰阐述函数公式及过程。我们不必过于功利地追求求职，而应先打好基础。首要任务是掌握那些经典模型，例如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机（SVM）、隐马尔科夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。当这些基础打牢后，在面试时就能应对自如。

对于人工智能的发展，我们必须认识到其存在的局限性。当前的人工智能系统缺乏情感和意识，无法体验或理解情感，亦无法表达复杂的情感状态。人工智能的创造力和判断力受限，面对新颖情境时可能遇到困难。道德和问题也是人工智能尚未解决的问题之一。AI系统还依赖于大量数据进行训练，若数据稀缺或情境复杂，其性能可能受到影响。AI在处理复杂和多变的环境时，其适应性和灵活性也有限。尽管如此，AI的设计、训练和监督仍需人类的参与，以确保其安全性和可靠性。尽管人工智能在某些领域取得了显著成就，但它仍然不能完全替代人类。人工智能的发展仍处于初级阶段，科研人员正在不断努力以克服现有局限，开发更加强大和智能的AI系统。

关于遇到的具体技术问题，比如电脑运行AI软件时出现的问题。首先可能是因为电脑虚拟内存不足，这时可以尝试修改AI暂存盘位置到一个空间更大的硬盘中，在“编辑”菜单下的“首选项”中进行修改。软件可能与电脑系统存在轻突，这时可以使用系统清理工具如360安全卫士清理系统垃圾和多余插件，然后重启电脑再尝试打开AI文件进行操作。还可以通过打开任务管理器（使用CTRL+ALT+DELETE或者在左下角“开始”一栏右边空白处点右键选择），查看是否有多余的系统进程在运行，可能会阻碍软件的正常运行，然后重新启动电脑以解决问题。

技术的发展日新月异，我们应持续学习、掌握新知、克服困难并抓住机遇。在面对人工智能的挑战与机遇时，我们应保持审慎和开放的态度，以应对未来的发展变化。