1. 基础与分支：人工智能是计算机科学的一个重要分支，它利用计算机科学的基础理论和技术来模拟、延伸和扩展人类的智能行为。计算机科学提供了算法、数据结构、编程语言等基础工具，使得人工智能的理论和应用得以实现。

2. 技术支持：计算机的处理能力和存储技术是人工智能发展的基石。人工智能算法，如机器学习、深度学习等，需要大量的计算资源来训练模型和处理数据，这些都是计算机科学提供的基础设施。

3. 相互促进：人工智能的发展不断提出新的计算挑战，推动了计算机科学的前沿研究，比如高性能计算、并行处理、分布式系统等。计算机科学的进步为人工智能提供了更高效、更强大的算法执行环境。

4. 学科交叉：在教育和研究领域，人工智能专业往往涵盖计算机科学的核心课程，同时深入学习统计学、数学、机器学习等，这些知识是构建智能系统的基础。

5. 应用实践：计算机科学的成果，如云计算、大数据技术，为人工智能的应用提供了平台，而人工智能的应用又反过来丰富了计算机科学的应用场景，如自动驾驶、语音识别、图像分析等。

6. 理论与实践结合：人工智能理论的探索和验证离不开计算机科学的实验方法，而计算机科学的工程实践也促进了人工智能技术的实用化和商业化。

计算机科学与人工智能的联系

7. 未来方向：随着研究的深入，人工智能正逐渐成为推动计算机科学整体进步的关键力量，两者共同探索智能计算的新边界，如量子计算与人工智能的结合。

计算机科学与人工智能是相辅相成的，计算机科学为人工智能提供理论基础和实践工具，而人工智能的发展又反过来推动计算机科学的革新，两者共同构成了现代科技发展的重要支柱。