人工智能的发展离不开数学的力量。在当今的时代里，随着深度学习、机器学习等技术的飞速发展，对数学的依赖程度越来越高。越来越多的研究者将注意力转向了人工智能中的数学问题。

人工智能中的数学包括但不限于：神经网络、数据挖掘、优化算法、概率统计以及机器学习理论等等。神经网络被认为是人工智能领域中最为核心的技术之一，它的发展极大地推动了人工智能的进步。

要构建一个能够解决复杂人工智能任务的模型，仅仅依靠传统的数学方法是远远不够的。这就需要深入研究新的数学工具和技术，比如深度学习中的反向传播算法，以及数据科学中的高维数据分析方法。

对于机器学习来说，如何处理大量的非线性方程，如何实现快速的数据处理与分析，都是当前亟待解决的问题。这些问题的解决方案，都需要深厚的数学基础作为支撑。

尽管如此，随着科技的不断进步，人工智能与数学之间的联系也变得更加紧密。通过不断的探索和实践，我们相信未来会有更多的创新出现，推动人工智能向着更高级别的智能迈进。

人工智能中数学的地位越来越重要，其作用也越来越显著。未来的AI发展中，数学的作用不可小觑，我们需要不断地探索和创新，才能满足社会的需求和发展。