物理和数学是研究自然界和抽象概念的工具，它们为我们提供了理论和方法来解决问题。在实现类人的智能方面，物理和数学可以应用于以下几个方面：

1、计算机科学和算法

数学中的逻辑、统计学和优化理论等可以用于开发智能算法和机器学习模型。这些算法和模型可以用于处理大量数据、学习和推理等任务。

2、神经科学和认知科学

物理和数学的原理可以用来研究人脑的结构和功能，以及人类的认知过程。这些研究有助于我们理解智能行为的基本原理，并为开发类人智能提供启示。

3、机器人技术

物理学原理可以应用于机器人的运动控制、感知和环境交互等方面。数学方法可以用于机器人路径规划、运动规划和决策制定等问题。

4、自然语言处理

数学和统计方法可以应用于自然语言处理任务，例如文本分类、机器翻译和信息抽取等。这些技术使得计算机能够理解和生成人类语言。

使用物理和数学等工具可以帮助我们研究和理解人类智能的某些方面，但无法完全实现人类的智能。人类智能是一种非常复杂的生物和心理现象，涉及到许多方面，包括感知、认知、情感和社会交互等等。尽管物理和数学等工具可以用来建立模型和算法来模拟一些智能行为，比如机器学习和人工智能的应用，但这些模型只能在有限的任务和领域内表现出某种程度的智能，而无法达到人类智能的复杂性和全面性。因此，虽然这些工具可以辅助实现某些智能任务，但无法完全实现人类的智能。使用物理、数学等工具还无法实现人类的智能，主要有以下几个原因：

1、算法不完备

人类的智能是复杂的、多维度的，包含了感知、推理、学习、创造等多个方面。尽管物理和数学工具可以提供一些描述和模拟智能的方法，但目前的算法还不足以完全实现人类智能的所有方面。

2、计算能力不足

人类的大脑拥有庞大的计算能力，能够同时处理多个任务和复杂的信息。而现有的计算机系统在处理复杂任务和海量数据时仍然有限制，无法达到人类智能的水平。

3、知识和经验的获取

人类的智能是通过与环境的互动、学习和积累经验而来的，而物理、数学等工具难以模拟这种过程。目前的机器学习算法也需要大量的数据和训练才能达到一定的智能水平，而这与人类获得知识和经验的方式是不同的。

4、主观性和情感的缺失

人类的智能不仅仅是逻辑推理和信息处理能力，还包括主观意识、情感和价值观等方面。这些主观性和情感无法被物理和数学工具所捕捉和模拟，从而使得人类智能难以被完全实现。

综上所述，虽然物理、数学等工具在某些方面可以为人工智能提供支持，但由于算法不完备、计算能力不足、知识获取的限制以及主观性和情感的缺失等原因，目前无法完全实现人类的智能，要达到完全模拟人类智能的目标仍然是一个具有挑战性的任务，需要跨学科的合作和长期的研究努力。