人工智能（AI）是一个跨学科领域，它结合了计算机科学、数学、统计学、物理学、生物学等多个学科的知识和技术。在讨论人工智能是否需要物理或数学时，我们可以从以下几个方面进行分析：
1. 基础理论和模型：人工智能的基础理论和模型通常涉及到数学，特别是概率论、统计学、微积分等。这些数学工具帮助研究人员理解和模拟复杂的现象，如神经网络的权重调整、优化算法等。因此，可以说人工智能确实需要数学作为其理论基础。
2. 计算和数据处理：人工智能的核心是机器学习和深度学习技术，这些技术依赖于大量的数据和高效的计算方法。物理学科中的物理计算（如量子计算）虽然在某些特定领域（如量子信息学）有应用，但并非人工智能的主要需求。相比之下，数学提供了处理大数据和复杂系统的强大工具，这对于开发有效的机器学习算法至关重要。
3. 算法和模型设计：人工智能的许多算法和模型，如神经网络、支持向量机、决策树等，都是基于数学原理构建的。这些算法的设计和优化需要深厚的数学知识，以确保它们能够有效地处理和学习数据。
4. 理论与实践的结合：虽然数学为人工智能提供了理论基础，但在实践中，人工智能的应用往往更加依赖于物理知识和工程技能。例如，在机器人技术、自动驾驶汽车等领域，物理学的原理（如力学、电磁学）与数学模型相结合，共同推动技术的发展。
5. 跨学科整合：人工智能的发展需要不同学科之间的紧密合作。物理学为人工智能提供了必要的物理背景，而数学则为算法设计和优化提供了精确的工具。这种跨学科的合作模式促进了人工智能领域的创新和发展。
综上所述，人工智能确实需要数学作为其理论基础，同时也依赖于物理学的实际应用。然而，随着技术的发展，人工智能领域也在不断地吸收和应用其他学科的知识，以解决更复杂的问题。因此，可以说人工智能既需要物理也需要数学，两者相辅相成，共同推动了人工智能的进步。
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