摘要：人工智能作为当今最热门的话题之一，对其基础的要求越来越高。本文从四个方面详细阐述了人工智能需要什么样的基础，包括数学，计算机科学，语言学和心理学。只有在这些基础上建立起强大的智能算法和系统，才能实现人工智能的蓬勃发展。
1、数学基础
人工智能的数学基础是必不可少的，这主要包括概率论、统计学、线性代数以及微积分等方面。这些数学知识是人工智能算法的核心，尤其是在深度学习领域中，在神经网络中使用了大量的统计和概率知识。
概率论和统计学广泛应用于数据挖掘、机器学习和自然语言处理等领域。而线性代数是构建人工神经网络的一项重要学科，深度学习中的每一个单元都需要考虑多个输入，而线性代数能够提供多维矩阵计算的方法。另外，微积分的应用也在各个方面得到了广泛的应用。
总之，数学基础是实现人工智能的关键。
2、计算机科学基础
计算机科学是人工智能系统中必不可少的基础。计算机科学包括计算机程序设计、理论计算机科学以及算法设计等方面。人工智能发展的过程中，计算机能够帮助创建出复杂的模型，并且可进行测量和模拟。通过计算机的处理，现在已经有了各种复杂的工具和技术可以帮助研究人员进行人工智能研究。
除此之外，计算机科学的知识也包括编程语言和数据结构以及算法等。编程语言允许人工智能程序员直接与计算机交互，实现语音识别和自然语言处理等功能。而数据结构和算法则能够帮助程序员判定什么数据类型和算法是最适合人工智能应用的。
3、语言学基础
语言学是人工智能应用于自然语言处理的必备基础，它主要涉及计算机语言学、语言处理和自然语言理解等方面。语言学基本问题就是分词、词性划分、命名实体识别等，而这些东西是各种深度学习算法所需的。对于一个自然语言处理系统来说，除了需要精通编程语言之外，还需要理解语言学的基础知识，这样才能更好地处理人类语言的复杂性。
语言学还有助于改进现有的机器学习算法，从而让他们更好地理解和使用自然语言，并参考期望结果自行调整和修正。因此，语言学是人工智能的核心之一，我们必须开发出智能系统，以便它们能够理解语言并根据指令执行任务。
4、心理学基础
人工智能还需要心理学的帮助，因为我们与计算机交互、传达信息的方式也经常符合人类思维的逻辑。因此，心理学在人类认知方面起着重要作用，而人工智能在设计时也应该考虑人类思维的特点。如果在设计上能够符合人类思维的逻辑，颇有可能使人工智能更加优秀，为人类提供的服务也会更加入门，更容易进入人们的日常生活中。另外，心理学最基本的应用是帮助人工智能模拟和复制人类认知过程，在模拟上将想法转换为计算系统。
综上所述，人工智能需要全面、丰富的基础知识支持，只有在数学、计算机科学、语言学以及心理学等多个方面都具备强大的基础才能够真正实现人工智能的蓬勃发展。