一、高学历在人工智能领域的优势

1. 知识体系的完整性

   - 在高等教育阶段，尤其是本科及以上学历的相关专业（如计算机科学、数学、统计学等）学习中，学生能够系统地学习到人工智能所需要的基础知识。例如，在计算机科学专业中，会深入学习数据结构、算法设计等课程，这些知识对于优化人工智能算法至关重要。

   - 数学专业的高等教育涵盖了微积分、线性代数、概率论等课程，而这些数学知识是人工智能模型构建、训练和优化的理论基础。例如，线性代数中的矩阵运算在神经网络的权重计算和变换中被广泛应用。

2. 科研资源与机会

   - 高学历者，特别是研究生和博士生，往往能够进入到高校或科研机构的前沿人工智能研究项目中。这些机构拥有先进的计算设备，如超级计算机或大规模集群计算设施，为研究复杂的人工智能模型提供了强大的计算能力支持。

   - 他们还能得到导师的专业指导，导师在人工智能领域的研究经验和学术资源，可以引导学生深入研究特定的人工智能方向，如自然语言处理中的语义理解或者计算机视觉中的目标检测算法优化等。

3. 就业竞争力

   - 许多知名的科技企业和人工智能研究机构在招聘人工智能相关岗位时，通常会将学历作为一个重要的筛选条件。例如，谷歌、微软等公司的人工智能研究部门，往往更倾向于招聘具有硕士及以上学历的人员。这是因为这些岗位需要员工具备深厚的技术功底和快速掌握复杂知识体系的能力，高学历者在这方面可能更具优势。

二、低学历者进入人工智能领域的可能性

1. 在线学习资源的普及

   - 如今，互联网上有大量丰富的人工智能在线课程，如Coursera、edX等平台上的课程，这些课程由顶尖大学和企业专家提供，涵盖了从人工智能基础知识到前沿技术的内容。低学历者可以通过这些资源自学人工智能相关知识，掌握如Python编程、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的使用等技能。

2. 实践经验和项目积累

   - 在人工智能领域，实际项目经验非常重要。低学历者可以通过参与开源项目或者自己动手做一些小型的人工智能应用项目来积累经验。例如，在Kaggle平台上参加数据科学竞赛，许多参赛者通过在竞赛中解决实际的数据分析、机器学习预测等问题，提升了自己在人工智能领域的能力，从而有可能进入相关企业从事人工智能相关的工作，如数据标注、模型初步训练等基础性工作。

3. 新兴职业需求

   - 随着人工智能行业的发展，衍生出了一些对学历要求相对不那么高的岗位。例如，人工智能训练师主要负责对人工智能模型进行数据标注、优化训练等工作，这类岗位更注重实践操作能力和对数据的理解能力，而不完全取决于学历。一些经过短期培训且有较强学习能力的人员也能够胜任这类工作。