从数学角度来看，人工智能的核心理论基础包括机器学习、深度学习以及计算机视觉等。这些领域的研究需要深入理解数学原理，例如概率论、线性代数、微积分等，才能更好地构建模型，解决实际问题。对于算法设计、优化方法的选择和计算复杂度分析等方面也离不开数学的支持。

在物理学方面，人工智能与物理学的结合主要体现在自然语言处理、计算机视觉等领域。语音识别技术需要对语音信号进行模式识别，这涉及到统计学和信息论的知识；而图像识别则依赖于光学几何学、图像处理技术和统计学习理论。人工智能与物理学的结合还体现在机器学习中的“黑盒”特性上，即通过数据分析来预测未来行为或结果，这一过程涉及大量的物理学概念如波动方程、量子力学等。

虽然AI发展过程中面临诸多挑战，但数学与物理学作为其基石，为人工智能提供了坚实的基础。通过不断深入理解和运用这两个领域的知识，我们可以进一步推进人工智能技术的发展，创造更多可能的应用场景，改变人们的生活方式。