对于一些人来说，自学人工智能可能确实存在一些挑战和困难。人工智能是一个复杂的领域，涉及到数学、统计学、编程和算法等多个学科。以下是一些不建议自学人工智能的原因：

专业角度——不提倡自学人工智能。首先，新技术没有资料，学习难度大;其次，技术更新速度快，自学时间和金钱成本太大;再次，出现问题无法解决，挫伤积极性。快速有效掌握新技术，才是最低成本。同时还有以下几方面的原因。

1、知识广泛而深入

人工智能涉及的知识领域广泛而深入，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。要全面掌握这些领域的知识，需要耗费大量时间和精力进行深入学习和实践。

2、数学和统计基础要求高

人工智能的核心技术建立在数学和统计学的基础上，如线性代数、概率论、统计推断等。对于没有相关背景的人来说，学习和理解这些数学概念可能具有一定的难度。

3、缺乏指导和反馈

自学人工智能意味着你需要独立学习和解决问题，缺乏实时的指导和反馈。在学习过程中遇到困难时，可能需要更多的时间和资源来解决问题。

4、实践和项目经验的缺乏

人工智能是实践驱动的领域，只有通过实际项目和实践经验才能真正掌握相关技能。自学人工智能可能面临缺乏实践机会和项目经验的挑战。

尽管如此，自学人工智能并非完全不可能，而是需要面对一些挑战和付出额外的努力。选择合适的学习资源、建立扎实的基础知识、寻求社区支持和实践经验等都可以帮助你更好地自学人工智能。如果有可能，参加结构化的学习课程或培训机构也是一种有效的学习方式，可以提供更系统化的学习和指导支持。最重要的是持续学习、不断实践和深入理解人工智能的核心概念和技术。