人工智能与数学有着极为紧密的联系，数学在人工智能领域是不可或缺的基础，尤其在机器学习和深度学习等方面。说人工智能的本质就是数学，这一观点并不完全准确。
数学是人工智能的重要基础。在人工智能的发展进程中，数学贯穿始终。从早期算法到如今的深度学习，像机器学习中的概率论、线性代数、数值计算等，都是构建人工智能系统的关键要素。许多现代AI方法，特别是深度学习，基于数学模型和统计学原理，通过对大量数据的学习和计算，模拟智能行为或决策过程。而且，在AI的实际应用里，数学提供了优化算法、概率推理、决策理论等方法，支撑着智能系统的运作。
但人工智能的本质不单纯是数学。人工智能的核心在于模拟、延伸和扩展人的智能。它是一个跨多学科的科学领域，不仅仅依赖数学，还涉及到计算机科学、逻辑学等多方面知识的融合。例如，编程是实现人工智能算法的基础，通过编写代码来达成各种功能和算法。同时，人类经验与直觉等非数学化的方面也是人工智能所难以完全用数学公式模拟的，人类智能很大一部分源于经验积累、情感共鸣以及对复杂情境的直觉判断。另外，数据驱动和经验在人工智能形成智能的过程中也起到非常关键的作用，AI通过学习数据形成复杂规则，这些规则有时超出人类理解范围。