AI时代仍然需要数学，但需明确学习目的与侧重点。以下是具体分析：

一、数学在AI中的核心作用

1. 基础支撑

   AI的核心算法（如深度学习）依赖微积分、线性代数、概率统计等基础数学知识。例如，梯度下降和反向传播需掌握微积分。

2. 错误判断与逻辑验证

   AI可能因“幻觉性”或逻辑漏洞出错，人类需通过数学能力辨别答案正确性，避免被误导。

二、数学与AI的互补性

1. 培养人类思维优势

   数学训练提升逻辑推理、发散性和创造性思维，这是AI无法替代的能力。例如，解决复杂问题时人类的灵活思维能优化AI算法。

2. 深化对AI的理解

   掌握数学原理有助于理解AI本质，即使不直接参与研发，也能更好地利用工具。

三、学习建议

1. 重思维而非死记硬背

   关注数学概念的逻辑推理和应用，而非单纯刷题。例如，通过AMC竞赛题目理解抽象建模。

2. 结合AI工具实践

   利用AI辅助理解复杂公式（如可视化工具），同时培养编程和业务逻辑能力，提升综合素养。

四、适用场景差异

• 基础应用 ：AI可快速解决计算问题，人类无需深入数学。

• 前沿研发 ：高深数学（如图神经网络）在特定领域必要，但主流应用更依赖工程能力。

数学在AI时代不可或缺，但应聚焦于培养思维方式和应用能力，而非机械学习。