在当今这个信息爆炸、技术飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为一种不可或缺的科技力量，它广泛应用于各个行业，不仅推动了生产力的进步，也改变了人们生活和工作方式。要想在这场智慧大战中脱颖而出，做人工智能需要学什么专业是一个重要的问题。

计算机科学与技术

计算机科学是构建现代计算机系统基础性的学科，它为人工智能提供了理论支持和实践工具。学习计算机科学不仅能够掌握编程语言，还能理解数据结构、算法设计等核心概念，这些都是实现复杂任务和模型训练的基础。在研究深度学习、自然语言处理等高级AI技术时，深厚的计算机科学背景尤其关键。

数学

数学是人类智慧的一种体现，是解析问题、建立模型和验证结果的强有力武器。在AI领域，数学尤其重要，因为它涉及到概率论、线性代数、高维统计分析等多个分支。这些数学工具对于理解并优化复杂系统至关重要，比如使用随机梯度下降法来训练神经网络。

信息安全

随着AI技术日益成熟，其产生的大量数据也越发受到攻击者的关注。因此，对信息安全进行充分了解变得非常必要。这包括对密码学原理、加密协议以及网络安全防护措施等方面进行深入学习，以确保数据隐私得到保护，并防止数据泄露给敌方手中。

数据库管理与大数据处理

AI系统依赖于海量数据，因此如何有效地存储和处理这些数据成为一个挑战。数据库管理专家能够设计合适的数据库架构以存储大量结构化和非结构化数据。而大数据处理则涉及到分布式计算框架，如Hadoop或Spark，以及相关的大规模分析方法。

人工智能工程

人工智能工程师负责将理论转换为实际应用，他们需要具备跨学科知识面，同时还要懂得项目管理技巧，以便指导团队协作完成特定的人工智能项目。这包括从需求分析到产品交付，每一步都要求精准规划与执行。

心理认知科学与用户界面设计

用户体验是任何产品成功不可或缺的一部分，而心理认知科学可以帮助我们更好地理解人类行为模式，从而设计出更加符合用户需求的人机交互界面。此外，良好的用户界面可以极大提升软件产品的可用性，使得AI服务更加容易被接受并广泛应用于社会各个层面的决策过程中。

总之，要想踏上人工智能这一前沿科技之旅，你必须准备好跨越多个领域，不断学习新技能，并且不断更新自己的知识库。不管你选择哪一条道路，都请记住，无论你的职业生涯走向何方，都将是充满无限可能的一个世界。在这个不断变化中的未来，你会发现自己拥有更多机会去创造价值，为人类带来新的进步。