自学AI的过程并非一蹴而就，然而在合适的资源和系统性学习下，掌握人工智能技术的时间可以显著缩短。根据不同的学习目标与背景，所需时间会有所不同。大致而言，对于完全没有编程经验的人来说，学习AI可能需要从基础的编程语言入手，并逐步过渡到机器学习、深度学习等领域。如果具备一定的数学、编程基础，学习时间可以大幅缩短。

1. 基础阶段:约3-6个月
对于零基础的学习者来说，首先需要掌握编程语言（如Python），并学习一些基础的数学知识（如线性代数、概率统计等）。这一阶段的学习内容主要是了解AI的基本概念及相关工具，能够编写一些简单的程序，理解机器学习的原理和应用。

2. 进阶阶段:约6-12个月
在基础知识的基础上，学习者可以开始深入探索机器学习和深度学习的核心算法，如支持向量机（SVM）、神经网络、卷积神经网络（CNN）等。在这一阶段，学习者可能需要使用一些常见的AI框架（如TensorFlow、PyTorch）进行实践，逐步掌握模型的训练与优化。

3. 实战阶段:约12-24个月
进入实战阶段，学习者已经具备了一定的理论基础和编程能力。在此阶段，通过实际项目的开发和案例研究，进一步巩固学习成果。学习者需要面对真实世界中的AI应用，如自然语言处理、图像识别、推荐系统等，实际操作中会面临更多的挑战和难题。因此，实战阶段的时间跨度较长，通常需要较多的项目经验积累。

4. 高级阶段:24个月以上
AI技术的发展非常迅速，新的算法和技术层出不穷。想要在AI领域保持竞争力，需要不断更新自己的知识库，并参与更高阶的研究与实践。这个阶段的学习通常是终身学习的过程，涉及更多的学术研究和前沿技术。

需要注意的是，学习AI的速度还受个人的学习方法、时间投入和资源支持的影响。一些学习者可能在一两年内就能掌握AI的核心技术，而另一些学习者可能需要更长的时间才能实现完全的掌握。

影响学习AI速度的关键因素:

1. 学习资源的质量与可获得性:
   在线课程、书籍、论坛等学习资源极为丰富，可以大大加速学习进程。选择高质量的资源至关重要。

2. 实践经验的积累:
   AI不仅仅是理论的学习，更需要通过大量实践来深化理解。通过参与实际项目、开源代码贡献或实习，可以加速知识的掌握。

3. 个人背景与学习方式:
   如果有计算机科学、数学等相关背景，学习AI的过程会相对较快。良好的自学能力、解决问题的能力也会影响学习进度。

4. 学习动力与目标设定:
   高效的学习需要强大的内驱力，清晰的学习目标和方向能够帮助学习者集中精力，提高学习效率。

总结

自学AI需要持续的投入和耐心。无论是初学者还是有一定基础的人，都应根据自己的情况合理规划学习进程。尽管学习AI的时间因人而异，但通过合理安排，激发自己的学习兴趣与动机，绝大多数学习者都能在2-3年内掌握AI的核心技术，并能够在实际应用中取得一定的成绩。