AI的本体是基于数据驱动的算法系统，其核心是通过数学建模模拟人类智能行为，依赖海量数据训练和模式识别能力实现功能。

1. 数据驱动的算法框架
   AI的本质是算法集合，包括神经网络、决策树等技术，通过分析数据中的统计规律构建预测模型。例如深度学习通过分层特征提取实现图像识别，其“智能”完全来源于对输入数据的数学处理。

2. 数学建模与概率计算
   AI的决策基于概率论和优化理论，如强化学习通过奖励机制调整行为路径。这种建模方式使其能处理不确定性，但缺乏人类的主观意识或直觉。

3. 人类智能的有限模拟
   AI仅能复现显性逻辑（如语言生成、策略规划），无法涵盖潜意识或创造力。其能力边界由训练数据质量和算法设计决定，属于工具性智能延伸。

4. 动态演进的技术综合体
   AI本体并非固定，随着算力提升和算法迭代（如Transformer架构），其功能从单一任务向多模态泛化发展，但始终依赖人类设定的技术范式。

AI的本体是不断优化的“数据-算法”闭环系统，未来可能融合更多认知科学理论，但现阶段仍属于高级统计工具范畴。