1. 人工智能的起源与发展

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器执行通常需要人类智能行为的任务的科学。它是计算机科学的一个分支，它使用算法和数据来模拟人类学习、解决问题和决策能力。从1950年代初期开始，人工智能就已经引起了广泛关注，并逐渐发展成为一个重要的科技领域。

2. 人工智能所需专业知识概述

要进入这个充满挑战与机遇的大舞台，不同的人可能会选择不同的道路，但无论是哪条道路，都必须具备一些基本技能和知识。

数学基础

作为人工智能工作中最为核心的一环，数学不仅提供了分析复杂问题的手段，也是理解大多数AI算法背后的逻辑基础。特别是在优化、统计学、线性代数等方面，对于任何涉及数据处理或模型构建的人来说，这些都是不可或缺的工具。

编程能力

编程语言是我们将想法转换成实际操作指令的桥梁。不管你决定以何种方式参与AI项目，你都需要有一定的编程技能，以便能够实现你的想法并测试它们。在Python、Java、C++等现代编程语言中，有许多库和框架可以帮助开发者快速构建AI应用程序。

计算机科学理论

了解计算机系统如何工作，以及这些系统如何处理信息，是非常重要的一课。这包括操作系统原理、数据库管理以及网络通信等内容。对于那些希望深入研究AI底层技术的人来说，这些知识将至关重要，因为他们需要能够设计高效率且可扩展性的算法。

数据分析与统计学

随着大数据时代的到来，拥有强大的数据分析能力变得尤为关键。这意味着学习统计学方法，如假设检验和回归分析，同时也包括了解各种类型数据集（如文本文件、图像或音频）的特点，并能有效地提取有用信息。

认知心理学与神经科学

对人类认知过程以及大脑功能有深刻理解，可以帮助我们更好地设计出模仿这些过程的心理模型，从而创建更加接近真实世界的情境反应。而这又依赖于对认知心理学及其子领域——如视觉认知、中间记忆或者情感加工——深入了解，以及对神经科学最新发现进行吸收整合。

3. AI职业路径选项

根据个人兴趣爱好以及市场需求，可以选择以下几个主要方向：

数据科学家/工程师

软件开发者/工程师

计算机视觉专家

自然语言处理专家

机器学习工程师/研究员

专注于某个特定应用领域（如医疗健康、新能源汽车）

每一条道路都充满了独特性质的问题待解答，而掌握上述各类专业知识，将为你开启通往成功之门的一把钥匙。

4. 未来的趋势与挑战

尽管目前看似人工智能正处于高速增长阶段，但未来仍存在诸多未解之谜。例如，在面临伦理难题时，比如隐私保护、大规模失业问题，以及保证安全稳定的网络环境时，我们还需要更多关于规则制定者的指导。此外，由于新技术不断涌现，使得我们的教育体系必须适应这种变化，以确保学生们能够跟上这一快速发展的情况。

总结：虽然没有固定的“正确”答案来回答“做人工智能需要学什么专业”，但通过以上讨论，我们可以看到，无论是在数学基础还是编程能力，再到具体技术细节，每一步都是通向成功宝座上的必经之路。如果你渴望加入这场革新浪潮，一定不要忽略其中任何一部分，而应该全力以赴去探索那个既充满挑战又令人激动的地方。