人工智能的学习难度因人而异，但核心挑战集中在数学基础、编程能力和跨学科知识整合上，而合理的学习路径和资源利用能显著降低门槛。

1. 数学与编程是两大基石
   学习人工智能需要扎实的数学基础，尤其是概率论、线性代数和微积分，这些是理解算法的关键。编程能力（如Python）和框架使用（如TensorFlow）是实践落地的必备技能。零基础者可通过阶段性学习逐步掌握。

2. 跨学科知识增加复杂性
   AI涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，需融合统计学、工程学甚至心理学知识。但入门阶段可聚焦单一方向（如数据分析），再逐步扩展。

3. 资源丰富降低了实践门槛
   开源工具（如Scikit-learn）、在线课程和社区支持让学习者能通过案例实践快速上手。即使理论薄弱，也可借助现成模型完成简单任务，边做边学。

总结：人工智能的学习并非不可逾越，关键在于目标明确、分阶段突破，并善用现有资源。持续实践和兴趣驱动比“硬啃理论”更有效。