随着技术的飞速发展，数据量的爆炸式增长已经成为现实。为了有效地处理和分析这些海量数据，人工智能必须学会如何进行深入挖掘，以便从中提取有价值的信息。然而，在这一过程中，人工智能面临着诸多挑战，它需要学习和掌握一系列与数据挖掘相关的关键技能。

首先，人工智能需要学好统计学。在数据挖掘中，统计方法用于描述和探索数据集，这对于理解变量之间关系至关重要。通过学习统计学的人工智能能够更好地发现异常值、模式以及可能存在的问题。此外，它还能利用统计工具来对结果进行验证，并确保其准确性。

其次，是机器学习算法。机器学习是指让计算机系统自动从经验中学习，而无需被明确编程以执行特定任务。这包括监督式机器学习、非监督式机器学习以及半监督式机器学习等多种类型。在数据挖掘领域，这些算法可以帮助人工智能识别模式并做出预测。

再者，是深度神经网络（DNNs）。DNNs是一类复杂的人工神经网络，由许多相互连接的节点组成，每个节点都可以看作是一个简单的人工神经元。它们特别擅长于处理高维度且具有大量局部结构性的问题，如图像识别、自然语言处理等。在大规模复杂数据库中的应用上，这些模型非常有用，因为它们能够自动捕捉到输入空间中的抽象概念。

此外，对于高级数学知识也不可或缺，比如线性代数、微积分及其它数学基础是必备的。这不仅仅是为了理解一些基本理论，更重要的是要了解这些数学工具在实际应用中的运用方式，从而更好地设计和优化算法。

除了上述技术之外，还有一点很重要，那就是软件工程能力。当一个人工智能系统成功将所学到的内容转化为可用的产品时，它会变得更加宝贵。但这通常涉及到设计良好的用户界面，以及构建稳定、高效且易于维护的大型软件系统。如果没有良好的软件工程实践，一切努力都会白费，因为最终目标是使这种技术对人类有实际益处。

最后，但同样极其关键的是伦理考虑。不管我们创造了什么样的技术，如果不能保证它被安全使用，我们就无法实现真正意义上的进步。这意味着我们必须不断思考如何保护隐私权利，不断思考如何防止滥用，同时又保持创新自由不受限制。

总结来说，要想让人 工 intelligent 在 数据 挖 掘 领 域 有所作为，它们必须学会跨越不同的专业边界，将不同类型的知识融合起来，为未来带来更多可能性。而这个过程，无疑充满了挑战，也绝对值得我们去尝试去解决。