在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为一个不可或缺的技术领域。随着其在各个行业中的应用越来越广泛，对于想要从事人工智能研究和开发的人来说，了解需要学什么专业是至关重要的。
首先，我们需要明确的是，做人工智能需要学什么专业并不仅仅局限于计算机科学或者相关工程类专业。虽然这些基础性的知识对于理解和实现AI系统至关重要，但现代AI研究涉及到多个学科领域，从数学、统计学到心理学，再到哲学，每一门都为我们提供了理解复杂问题所需的一种独特视角。
其次，对于那些对数据处理感兴趣的人来说，数据科学是一个非常关键的领域。数据是构建任何形式AI模型的基石，无论是机器学习还是深度学习，都离不开大量高质量且可用的数据集。因此，在选定专业时，可以考虑从事统计分析、数据库管理或者大数据处理等方面，以便能够更好地掌握如何收集、清洗和分析大量信息。
此外，如果你对算法设计有浓厚兴趣，那么软件工程或计算机科学相关课程将会非常有用。这包括编程语言，如Python、Java等，以及对算法原理和软件架构设计的深入理解。在这个过程中，你还可能会接触到面向对象程序设计、并发编程以及其他高级编程概念，这些都是创建有效、高效的人工智能系统所必需的技能。
另一个值得注意的地方是认知科学。这一领域结合了心理学、认知神经科学以及计算机科学，为我们提供了一种全新的方法去探索人类的大脑如何工作，并尝试模仿这一过程来创造出更加聪明的人工智能系统。在这种情况下，你可能会学习神经网络结构及其在认知任务中的应用，这将帮助你更好地理解复杂的心理过程，并利用这些知识来改进你的AI模型。
自然语言处理（NLP）也是一个非常活跃且具有挑战性的区域，它涉及使用算法以自动识别和解释人类语言。在这个子域内，你可以探索语音识别技术、情感分析工具甚至聊天机器人的开发。如果你对语言本身充满热情，而且希望创造能够与人类交流的情境，那么专注于NLP将是一个很好的选择。
最后，不要忘记教育背景也同样重要。无论你的目标是在工业界还是研究院校工作，有良好的教育背景总能给你带来更多机会。不管是在获得硕士或博士學位，还是参加各种研讨会和培训课程，都可以帮助你建立起强大的职业网络，同时提升你的实践经验，让自己在竞争激烈的人才市场中脱颖而出。
总结来说，没有固定的“正确”答案，只有一条通往成功之路：持续更新自己的知识库，与不同行业之间进行互动，并保持开放的心态去接受新思想、新理论。此外，不断实践并根据实际情况调整策略，将使你成为未来最具竞争力的AI人才之一。而正如前文所述，只有通过跨学科合作与不断创新，我们才能真正把握住这场革命性变革带来的每一次机会。
