毋庸置疑，机器智能的基础主要是数学和计算机科学，包括概率论、统计学、线性代数、微积分等。这些数学工具和算法对于机器理解和处理数据、进行模式识别和预测等任务非常重要。

然而，人类智能的基础不仅仅是数学。人类智能涉及到多个方面的能力和特征，包括感知、理解、思考、情感、创造力、语言、社交互动等。这些能力和特征是通过人类的生物学和神经生物学基础发展而来的，涉及到大脑的结构和功能、神经系统的交互以及个体的经验和学习。

人类的智能还包括意识、自我意识、情感、价值观等非数学的方面，这些因素对于人类的决策、行为和社会互动起着重要的作用。此外，人类的智能还与文化、社会和环境因素密切相关，我们的知识和经验来自于社会和文化的传承，以及与他人的交互和合作。例如，人类能够感知周围的环境和事物，并做出相应的反应。这种感知能力不仅仅是基于数学的计算，还涉及到人类的感官、神经系统和经验等因素，人类能够产生情感和意识，这是人类智能的另一个重要方面，无法仅仅通过数学来描述。此外，人类具有创造力和想象力，能够提出新的想法和解决方案。这种创造力和想象力是基于人类的思维和经验，而不是仅仅基于数学的推理和计算。

因此，虽然数学在机器智能中起着关键作用，但人类智能的基础是一个更加复杂和综合的系统，包括生物学、神经科学、心理学、社会学等多个领域的因素。理解和模拟人类智能的本质仍然是一个具有挑战性的研究领域，需要综合多个学科的知识和方法。

与人类智能的基础相似，人机融合智能的基础也不仅仅是数学。虽然数学在人机融合智能中扮演着重要的角色，例如在算法设计、数据分析和模型评估等方面，但它只是人机融合智能的一个组成部分。人机融合智能还涉及到多个学科领域的知识和技术，包括计算机科学、人工智能、认知科学、神经科学、心理学、社会学等。

人机融合智能需要能够感知和理解人类的语言、行为、情感等信息，并与人类进行自然和有效的交互，涉及到语音识别、自然语言处理、计算机视觉、情感计算等技术。理解和运用人类的知识是人机融合智能的关键，知识表示和推理技术用于将人类的知识转化为计算机可理解的形式，并进行推理和决策。机器学习和深度学习算法是人机融合智能中的重要工具，用于从数据中学习模式和规律，并进行预测和决策。了解人类的认知过程和行为模式对于设计人机融合系统至关重要，通过模拟人类的思维、决策和行动方式，可以提高系统的智能水平和适应性。人机融合智能的发展也引发了一系列伦理和社会问题，如隐私保护、责任归属、公平性等，解决这些问题需要综合考虑法律、道德和社会因素。人机融合智能是一个跨学科的领域，需要不同学科领域的专家共同合作，跨学科的交流和合作可以促进创新和解决复杂的问题。

综上所述，人机融合智能的基础是一个多学科的综合体，需要综合运用数学以及其他相关学科的知识和技术，以实现人类和机器的更好融合和协作。