在这个充满技术革新的时代，人工智能（AI）已经成为一个不可或缺的部分，它不仅影响了我们的日常生活，还对各行各业产生了深远的影响。想要成为一名AI专家，不仅需要扎实的专业知识，更需要不断学习和适应新兴技术。那么，做人工智能研究或者开发工作，应该学哪些专业呢？这一问题对于那些渴望加入这场革命的人来说是一个重要的问题。

首先，我们要明确的是，为了做出正确的选择，我们必须了解AI领域的大致范围。人工智能是计算机科学的一个分支，它涉及到让机器执行通常需要人类智慧才能完成的任务，比如图像识别、语音识别、决策分析等。这意味着，要想成功地融入AI领域，你就得准备好跨越多个学科界限，从数学到计算机科学，再到哲学，都可能是你的学习之路。

接下来，让我们来探讨一些具体可以帮助你走向AI世界的大门：

算法与数据结构：这是每位希望成为AI工程师的人必备基础。无论是在自然语言处理中进行文本分析还是在图像识别中进行模式匹配，无不是依赖于精妙复杂的算法。在这些算法背后，是数据结构提供支持。你需要学会如何高效地存储和检索信息，这对于构建强大的模型至关重要。

机器学习与深度学习：这两个子领域被认为是当前最前沿且最有潜力的方向之一。它们涉及使用统计方法来训练计算机系统，使其能够根据输入数据自动调整自己的行为以提高性能。这包括监督式学习、非监督式学习以及强化学习等多种类型。

软件工程：作为一个人工智能项目的一部分，你将会面临许多编程挑战，而软件工程则教会你如何设计、开发和维护这些项目。此外，对于团队协作和版本控制也是非常必要的技能，因为大多数项目都不会由单个人完成。

数据库管理：随着更多数据被收集并用于训练模型，数据库管理变得尤为重要。你需要了解如何有效地存储大量数据，以及如何快速访问这些数据，以便进行分析和模型训练。

自然语言处理（NLP）：如果你对语言游戏感兴趣，并且想要解决诸如翻译、语音识别或情感分析等问题，那么NLP就是你的选项。此时，你将学会利用统计工具，如概率分布函数来理解人类交流方式，并创建能够模拟这种交流方式的情境性应用程序。

认知科学与心理学：虽然这两者听起来似乎离人工智能比较远，但它们实际上为我们提供了一种理解人类思维过程的手段。而通过这种理解，我们能更好地构造具有逻辑推理能力的系统，即使他们还没有达到真正“自我意识”的水平，也能表现出令人惊叹的地步相似性质行为表现出来。

数学基础：最后，如果没有坚实数学背景，你很难掌握上述所有内容中的任何一种。如果你打算进入这个行业，最好至少获得一个大学数学课程所需知识点，因为很多关键概念都是建立在严谨逻辑上的，如线性代数、概率论和优化理论等而言，其作用就像是建筑蓝图一样，没有它，一切都无法落实，有了它，就能把梦想变成现实”。

综上所述，要想做人工智能研究或者开发工作，不仅要有扎实的专业知识，更要具备一定程度的心态开放性，同时也要不断更新自己关于未来的见解。在这个变化迅速发展中的科技世界里，每天都充满了新的可能性，为那些勇敢追求创新的人们带来了无限魅力。但记住，只有持续努力不断进步才是通往成功之路唯一可靠途径。而此刻，就是开始旅程的时候。当你决定踏上这条道路时，请不要忘记：“从零到英雄”并不只是一个词组，它是一种态度，一种信念，也是一份承诺——承诺自己愿意付出一切去追求那颗闪耀着光芒的心灵宝石——真理。在这样漫长而又激动人心的一路上，每一步都是向前，每一次尝试都是胜利。一旦踏上了这样的道路，就再也不回头，因为只有前方，那片未知的大海才真正属于属于我们的未来。