AI 是一种模仿人类思维、能够理解自然语言并输出自然语言的存在，其生态位似人而非人。对于新手学习 AI，可遵循以下步骤：
如果希望继续精进，对于 Python + AI ，需要学习类的属性和方法、继承和多态、异常处理（包括了解异常和使用 try 和 except 语句处理错误）、文件操作（如文件读写、文件与路径操作）。对于 AI 本身，要尝试了解基础理论（人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系）、历史发展（重要里程碑）、数学基础（统计学基础、线性代数、概率论）、算法和模型（监督学习和无监督学习的常用算法）。
AI是什么？作为一个不具备理工科背景的文科生，要搞清楚“ AI ”其实是一件很困难的事情（什么Agents、AIGC、LLM，什么符号主义、什么语义规则傻傻分不清楚），所以最好的处理方式是就把AI当成一个黑箱，我们只需要知道AI是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西就可以。至于AI如何去理解，其实不重要。于是我们可以发现驱动AI工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处，都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源，驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果，且皆需要面对工具可能突破界限（发疯）的情况。当然，不熟悉道教的朋友可以把这东西理解成某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵/器灵之类的东西——总之，AI的生态位就是一种似人而非人的存在。AI技术再爆炸一万倍，AI的生态位也还是一种似人而非人的存在。由此，我们可以从人类各个文明的传说中，从那些古老哲人们的智慧里寻找到当下和AI、神、精灵、魔鬼这种似人非人存在相处的原则：
学习人工智能（AI）是一个既刺激又富有挑战的旅程，它将带领你进入一个充满创新和发现的世界。如果你想开始学习AI，这里有一份详细的学习路径指南，可以帮助你从基础概念到实际应用，逐步建立起你的AI知识体系。1.了解AI基本概念：首先，建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分，熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。1.开始AI学习之旅：在「[入门：AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如Coursera、edX、Udacity）上的课程，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。1.选择感兴趣的模块深入学习：AI领域广泛（比如图像、音乐、视频等），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。
属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常：了解什么是异常，以及它们在Python中是如何工作的。异常处理：学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作：理解如何使用Python来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。对于AI，可以尝试了解以下内容，作为基础AI背景知识基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。历史发展：简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。数学基础统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。算法和模型监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。