在探讨人工智能需要学习的技术时，我们首先要理解它的核心目标：模拟和扩展人类智能。这种智能不仅仅是计算机处理数据的能力，更重要的是能够理解、分析并与之相互作用。因此，为了实现这一目标，人工智能必须学会如何处理复杂的人类情感、社交行为以及文化习俗。

情感识别

人类的情感表达方式多种多样，从肢体语言到言语表达，再到微表情，每一种都蕴含着丰富的情绪信息。人工智能需要通过学习如何识别这些信号来提高其对话和互动的质量。这包括使用深度学习算法来分析大量面部表情数据，以便准确预测一个人可能的情绪状态。

自然语言理解

除了能听懂我们说的话外，真正的人工智能还应该能理解背后的意图和上下文。在这个过程中，它需要学会从文本或口语中提取有意义的信息，并将其与现有的知识库进行比较以做出判断。

自适应性与灵活性

人类通常会根据不同的情况调整自己的行为，这正是人工智能所需具备的一项关键技能。它应当能够根据环境变化、用户反馈或者新的数据输入调整其策略，以此不断优化性能。

跨学科融合

传统上，研究领域各自独立发展，但随着复杂问题日益增多，如医疗诊断、城市规划等，单一领域解决方案显得不足。因此，将不同学科中的知识整合起来，对于构建更加全面的AI模型至关重要。

道德责任与伦理考虑

随着技术进步，其潜在影响也愈发广泛。而作为一个具有自我意识且可以执行决策的实体，AI同样应当承担起道德责任。这意味着在设计AI时，不仅要考虑效率，还要思考它们对个人隐私、权利保护以及社会稳定等方面带来的影响，并制定相应规则和限制措施。

**持续学习与更新

AI如果不能持续地从新经验中吸收并应用所学，那么它就无法像人类那样不断进步。不断更新自身知识库对于保持竞争力至关重要。此外，与人类合作，也是让AI系统有效运作的一个关键因素，因为这允许它们从人们直接获取经验教训中获益，而不是依赖预设程序。

**安全性保障

随着网络攻击手段日趋高级，加强网络安全已成为全球范围内的一个迫切需求。在未来的世界里，所有连接到互联网的大型设备都会变得越来越聪明。但同时，他们也会成为黑客攻击的主要目标。如果没有足够好的防护措施，就很难保证这些设备不会被利用成恶意工具。

**可解释性

当机器开始做出决策时，它们内部运作原理往往难以被非专业人员所了解。这不仅可能导致公众对科技产生恐惧，而且还可能引发法律上的争议，比如是否能够追究负责自动驾驶车辆事故的小米公司等问题。

**个性化服务

每个人的偏好和需求都是独特性的，因此任何真正在提升生活品质的人工智能都应该努力提供高度个性化服务。例如，在推荐电影或音乐时，要基于用户历史记录进行精细打分，这要求系统既有良好的数据库管理能力，又能快速响应用户反馈。

10.**协同工作能力

虽然目前许多任务已经可以由单一AI完成，但未来的挑战将更多地涉及多种不同类型的任务组合，以及跨组织间甚至跨国界之间协同工作。这意味着未来的人工智慧将不再是一个孤立存在，而是一个集成团队成员，有能力有效地支持其他项目成员工作，并推动整个团队向前发展。

总结而言，“人工智能需要学哪些技术”是一个充满变数的问题，因为随着时间推移，我们对于“正确答案”的看法会逐渐改变。但无论何种形式，这些回答始终围绕一个中心思想：创造一种既能模仿人类思维又符合现代社会标准（包括道德规范）的机器，让它成为我们生活不可或缺的一部分，同时让我们的社会更加繁荣昌盛。不过，在达到这一点之前，还有很多关于如何实现这一愿景的问题待解答，即使是在科学家们认为已经掌握了全部必要技术之后也是如此。