人工智能与现今逻辑学的发展
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逻辑学在人工智能领域中的作用
逻辑学在人工智能领域中的作用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门涉及计算机科学、认知心理学和哲学等多学科的交叉领域，旨在使机器能够模拟人类的智能行为。
而逻辑学作为一门研究思维和推理规律的学科，对于人工智能的发展和应用起到了重要的作用。
首先，逻辑学为人工智能提供了推理和决策的基础。
人工智能系统需要具备推理能力，即通过观察和分析已有的信息，从中得出新的结论。
而逻辑学提供了一套严密的推理规则，如命题逻辑和谓词逻辑等，可以帮助人工智能系统进行有效的推理和决策。
通过逻辑学的引导，人工智能系统可以根据已知的事实和规则，推导出新的结论，从而模拟人类的思维过程。
其次，逻辑学为人工智能提供了知识表示和推理的工具。
在人工智能领域中，知识表示是将现实世界的知识和信息转化为计算机可处理的形式。
逻辑学中的知识表示方法，如一阶逻辑和描述逻辑等，可以帮助人工智能系统将复杂的知识和信息进行形式化表示，从而方便计算机进行推理和处理。
通过逻辑学的帮助，人工智能系统可以将现实世界的知识转化为计算机可理解和处理的形式，实现对复杂问题的推理和解决。
此外，逻辑学为人工智能提供了智能搜索和推理算法的基础。
在人工智能中，搜索和推理是解决问题和做出决策的重要手段。
逻辑学中的搜索算法和推理算法，如深度优先搜索和广度优先搜索等，可以帮助人工智能系统在复杂的问题空间中进行搜索和推理。
通过逻辑学的指导，人工智能系统可以通过搜索和推理算法，找到最优的解决方案，从而实现智能化的决策和行动。
此外，逻辑学还为人工智能提供了知识推理和推理机制的研究基础。
在人工智能中，知识推理是模拟人类的推理过程，从已知的事实和规则中得出新的结论。
逻辑学中的知识推理方法，如前向推理和后向推理等，可以帮助人工智能系统进行知识推理。
通过逻辑学的研究，人工智能系统可以根据已有的知识和规则，进行有效的推理和推断，从而实现对复杂问题的解决和决策。
最后，逻辑学还为人工智能提供了智能对话和自然语言处理的基础。
大数据角度下当代逻辑学发展概况
大数据角度下当代逻辑学发展概况
当代逻辑学的发展受到了大数据技术的影响，具体体现在以下几个方面：
1. 数学逻辑学的发展：数学逻辑学是现代逻辑学的基础，它研究的是形式化的推理规则。
近年来，基于大数据技术的计算能力，数学逻辑学得以更好地发展，特别是针对经典逻辑、模态逻辑、多值逻辑等方向展开了深入探讨，逐渐形成了一系列新的数学逻辑理论。
2. 知识表示与推理：知识表示与推理是当代逻辑学的研究方向之一，其目标是从自然语言中抽象出逻辑形式的知识表达方式。
随着大数据技术的发展，知识库的构建和管理变得更加容易，使得知识表示与推理得以更好地发展。
3. 机器学习与数据挖掘：机器学习和数据挖掘是大数据时代的主要技术之一，它们为逻辑学的发展提供了新的契机。
机器学习和数据挖掘可以被应用于逻辑推理中，帮助发现规律和模式，找出符合某种条件的数据集，提高逻辑推理的效率和准确性。
总的来说，大数据技术对逻辑学的发展产生了很大的影响，为逻辑学带来了新的理论和方法。
未来大数据技术的进一步发展将进一步推动逻辑学的发展。
逻辑学与人工智能
逻辑学与人工智能摘要：人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
逻辑学为人工智能的研究提供了根本观点与方法，而逻辑方法则是人工智能研究中的主要形式化工具。
笔者从逻辑学为人工智能的研究提供理论基础出发，讨论了经典逻辑和非经典逻辑在人工智能中的应用，以及人工智能在逻辑学发展方向上的影响与作用。
关键词：人工智能，经典逻辑，非经典逻辑人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。
人工智能研究与对人的思维研究密切相关。
逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
一、人工智能学科的诞生智能和逻辑是同源的，它们从不同的侧面研究同一个问题，因而人工智能的诞生与逻辑学的发展是密不可分的。
12世纪末13世纪初，西班牙逻辑学家罗门·卢乐提出了制造可解决各种问题的通用逻辑机，初步揭示了人类思维与计算可同一的思想。
17世纪，英国哲学家和自然科学家培根在《新工具》中提出了归纳法。
随后，德国数学家和哲学家莱布尼兹改进了帕斯卡的加法数字计算器，做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想，使形式逻辑符号化，可以说，这是“机器思维”研究的萌芽。
19世纪，英国数学家布尔创立了布尔代数，他第一次用符号语言描述了思维的基本推理法则，真正使逻辑代数化。
布尔系统奠定了现代形式逻辑研究的基础。
德国数学家弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。
这种形式系统在创建人工智能的知识表示和推理理论中起到了非常重要的作用。
怀特海和罗素合著的《数学原理》，从纯形式系统的角度（机械角度）来处理数学推理的方法，为数学推理在计算机上的自动化实现奠定了理论基础。
他们开发的逻辑句法和形式推理规则是自动定理证明系统的基础，也是人工智能的理论基础。
20世纪，哥德尔在《论〈数学原理〉及其相关系统的形式不可判定命题》中，对一阶谓词完全性定理与N形式系统的不完全性定理进行了证明。
逻辑学与人工智能
逻辑学与人工智能逻辑学与人工智能是两个看似不相干的领域，然而它们之间存在着紧密的联系和相互依赖的关系。
逻辑学作为一门研究人类思维和推理规律的学科，为人工智能的发展提供了理论基础和方法支持。
本文将通过探讨逻辑学在人工智能中的应用以及人工智能对逻辑学的影响，揭示这两个领域的交叉点和互动关系。
一、逻辑学在人工智能中的应用1. 形式逻辑在人工智能推理中的作用形式逻辑是逻辑学中的重要分支，它研究命题、谓词等推理问题。
在人工智能领域，形式逻辑被广泛应用于推理引擎的设计和优化中。
通过将推理问题转化为逻辑表达式，人工智能系统可以在逻辑推理的基础上做出有效的决策和推断。
2. 归结推理在人工智能中的应用归结推理是一种基于逻辑的推理方法，通过应用归结规则将问题的不同方面归结到逻辑上的相互关系中，从而推导出新的结论。
在人工智能中，归结推理被广泛应用于知识表示和推理系统的构建中。
人工智能系统可以通过归结推理将知识库中的不同规则和事实联系起来，实现更高效的推理和决策过程。
3. 模糊逻辑在人工智能中的运用模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊性问题的逻辑系统。
在人工智能中，由于存在大量的不确定性和模糊性数据，模糊逻辑被广泛应用于信息检索、模式识别和决策支持等方面。
通过将不确定性程度以模糊集合的形式进行建模，人工智能系统可以更加准确地处理各种复杂情况，提高系统的智能化水平。
二、人工智能对逻辑学的影响1. 逻辑学的方法论与人工智能的发展逻辑学作为一门形式化的学科，提供了严密的思维和推理规范。
在人工智能的发展中，逻辑学的方法论为人工智能的研究和应用提供了理论基础和指导。
通过借鉴逻辑学中的推理规则和方法，人工智能系统可以更好地模拟和模仿人类的思维过程，提高系统的智能化能力。
2. 人工智能对逻辑学范式的拓展与改进人工智能的快速发展对传统的逻辑学范式提出了挑战，促使逻辑学不断拓展和改进。
例如，传统逻辑学主要关注的是确定性推理问题，而人工智能需要处理的是包含不确定性和模糊性的复杂问题。
逻辑思维与人工智能的发展
逻辑思维与人工智能的发展随着科技的不断进步，人工智能逐渐走进了人们的生活。
而人工智能的发展离不开逻辑思维的支持。
本文将从逻辑思维的定义、重要性以及与人工智能的关系三个方面展开论述。
一、逻辑思维的定义及重要性逻辑思维是指通过合理推理和分析，运用科学的思维方式解决问题的能力。
它是人类思维能力的重要组成部分，对于判断事物之间的关系、揭示问题的本质等具有重要作用。
逻辑思维有助于我们进行有效的推理。
它能帮助我们识别问题的关键点，剔除干扰因素，从而提高思维的准确性和效率。
此外，逻辑思维还有助于我们发现认识上的错误和缺陷，帮助我们更好地理解和解决问题。
二、人工智能与逻辑思维的关系人工智能是利用计算机技术来模拟人类智能的一门学科。
人工智能技术涉及到推理、计算、模式识别等多个领域，其中逻辑思维是人工智能发展中的重要组成部分。
逻辑推理是人工智能中一项核心技术。
通过建立逻辑模型，人工智能系统能够处理和分析大量的数据，从而做出准确的推断和判断。
逻辑思维能够帮助人工智能系统更好地理解和处理人类的语言和行为，提高系统的智能程度。
另外，逻辑思维还为人工智能的伦理问题提供了参考。
人工智能的发展如何与人类的道德和价值观相协调，需要在逻辑思维的指导下进行深入思考和探讨。
三、逻辑思维与人工智能的相互促进逻辑思维与人工智能的发展呈现出相互促进的关系。
一方面，逻辑思维的发展为人工智能提供了模型和方法论。
例如，人工智能中的知识表示和推理技术，就借鉴了逻辑思维中的谓词逻辑、命题逻辑等。
另一方面，人工智能的发展也推动了逻辑思维的进一步拓展。
人工智能系统的出现，使得我们对逻辑思维的要求更高。
人工智能要求逻辑模型更加完善，逻辑推理更加准确。
这进一步促使逻辑思维在理论和应用层面的持续创新。
总结逻辑思维和人工智能是紧密相关的。
逻辑思维作为人类的思维方式，为人工智能的发展提供了重要支持。
而人工智能的发展，又推动了逻辑思维的拓展和创新。
逻辑思维和人工智能的相互促进将进一步推动科技的发展，在未来的时代中，它们将共同引领着人类走向更加智能和高效的未来。
逻辑学论文：浅议逻辑学与人工智能
逻辑学论文：浅议逻辑学与人工智能【摘要】工作总结栏目为您编辑了逻辑学论文：浅议逻辑学与人工智能,供大家阅读参考。
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能,最终实现机器智能。
人工智能研究与人的思维研究密切相关。
逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题,它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1 人工智能学科的诞生以上经典数理逻辑的理论成果,为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。
20世纪逻辑研究严重数学化,发展出来的逻辑被恰当地称为"数理逻辑",它增强了逻辑研究的深度,使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期,并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2 逻辑学的发展2.1逻辑学的大体分类逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。
从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(G. LEibniz)提出数理逻辑以来,随着人工智能的一步步发展的需求,各种各样的逻辑也随之产生。
逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。
经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。
多值逻辑,是具有多个命题真值的逻辑,是向模糊逻辑的逼近。
模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。
概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2 泛逻辑的基本原理当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。
现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的,关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论,进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的,灵活的,开放的,自适应的逻辑学,这便是柔性逻辑学。
而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律,建立能包容一切逻辑形态和推理模式,并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学,刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中,这就是提出泛逻辑的根本原因,也是泛逻辑的最终历史使命。
逻辑学发展现状及未来趋势分析
逻辑学发展现状及未来趋势分析逻辑学是一门研究思维规律和推理方法的学科，它在古代哲学发展中扮演着重要的角色。
本文将探讨逻辑学的发展现状以及未来的趋势。
首先，我们来分析逻辑学的发展现状。
逻辑学最早可以追溯到古希腊时期，由亚里士多德进行了系统整理和定义。
然而，随着时间的推移，逻辑学的研究逐渐分化为不同的学派和分支。
例如，形式逻辑、经验逻辑、模态逻辑等，每个学派都关注不同的问题和方法。
在现代，逻辑学得到了广泛的应用和发展。
逻辑学不仅在哲学领域有重要地位，同时也在数学、计算机科学、语言学、法律等领域发挥着重要的作用。
例如，形式逻辑为计算机科学的发展提供了基础，模态逻辑为法律的推理和规则制定提供了指导。
然而，尽管逻辑学在人类知识体系中的地位得到了广泛认可，但它也面临着一些挑战。
首先，逻辑学的应用范围仍然有限。
尽管逻辑学有助于推理和辨证，但在处理复杂和模糊的现实问题时存在局限性。
逻辑学无法完全捕捉到人类思维的多样性和灵活性。
其次，由于逻辑学的基础和核心概念是在古代形成的，它与现代科学和技术的发展存在一定脱节。
逻辑学需要与其他学科进行密切的交叉合作，以应对现代世界的复杂性和变化。
例如，逻辑学与计算机科学的结合可以为人工智能和机器学习提供更强大的支持。
接下来，让我们展望逻辑学的未来趋势。
随着科技的飞速发展，特别是人工智能的兴起，逻辑学将发挥更加重要的作用。
人工智能的核心是模拟人类智能，而逻辑学正是研究和理解人类思维和推理的学科之一。
逻辑学将为人工智能提供基础理论和方法，促进其在各个领域的应用。
另外，逻辑学的研究也将更加关注非经典逻辑。
非经典逻辑是传统形式逻辑之外的一种逻辑体系，它能够处理更加复杂的现实问题。
例如，模糊逻辑可以处理模糊和不确定的信息，而多值逻辑可以处理多种取值情况。
非经典逻辑的发展将有助于逻辑学在现实世界中的应用更加广泛。
此外，逻辑学作为一门跨学科的学科，也将加强与其他学科的合作。
逻辑学与计算机科学、心理学、神经科学等学科的交叉研究将为逻辑学的发展提供新的思路和方法。
逻辑学在人工智能领域中的应用前景
逻辑学在人工智能领域中的应用前景人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门新兴的学科，正日益受到全球的关注和重视。
而逻辑学作为一门研究思维和推理规律的学科，其在人工智能领域中的应用前景也备受瞩目。
本文将探讨逻辑学在人工智能领域中的应用前景，并从逻辑推理、知识表示和推理、自动推理系统等方面进行阐述。
首先，逻辑学在人工智能领域中的应用前景体现在逻辑推理方面。
逻辑推理是人工智能的核心之一，它可以帮助计算机进行推理和决策。
逻辑学提供了一套严密的推理规则，可以通过推理规则和事实之间的关系来推导出新的结论。
在人工智能领域中，逻辑推理可以应用于专家系统、自动推理系统等。
通过逻辑推理，计算机可以模拟人类的思维过程，从而实现更加智能化的决策和推理能力。
其次，逻辑学在人工智能领域中的应用前景还体现在知识表示和推理方面。
知识表示和推理是人工智能中一个重要的研究方向，它涉及到如何将人类的知识表示成计算机可以理解和处理的形式，以及如何通过推理来获取新的知识。
逻辑学提供了一种形式化的语言和推理规则，可以用于知识的表示和推理。
通过逻辑表示，计算机可以对知识进行精确的描述和处理，从而提高人工智能系统的智能化程度。
此外，逻辑学在人工智能领域中的应用前景还体现在自动推理系统方面。
自动推理系统是一种基于逻辑推理的人工智能系统，它可以通过逻辑规则和事实之间的关系来进行推理和决策。
自动推理系统可以应用于专家系统、自动化推理等领域。
通过自动推理系统，计算机可以模拟人类的推理过程，从而实现更加智能化的决策和推理能力。
综上所述，逻辑学在人工智能领域中的应用前景十分广阔。
逻辑推理、知识表示和推理、自动推理系统等方面的应用将为人工智能的发展提供重要的支撑和推动。
逻辑学的应用不仅可以提高人工智能系统的智能化程度，还可以提高系统的准确性和可靠性。
因此，进一步研究和应用逻辑学在人工智能领域中的方法和技术将会为人工智能的发展带来更加广阔的前景。
逻辑学在人工智能领域的应用
逻辑学在人工智能领域的应用随着科技的不断发展，人工智能已经成为了当今社会的热门话题。
人工智能的应用范围越来越广泛，从智能手机助手到自动驾驶汽车，无不离不开逻辑学的应用。
逻辑学作为一门研究思维和推理规律的学科，为人工智能的发展提供了重要的理论基础和方法。
首先，逻辑学在人工智能领域的应用可以帮助机器进行推理和决策。
逻辑学研究的是命题、谬误和推理的规则，通过逻辑学的方法，可以将这些规则应用到人工智能系统中。
比如，在自动驾驶汽车中，逻辑学可以帮助车辆系统进行推理，判断前方是否有障碍物或者是否需要变道。
通过逻辑学的应用，机器可以模拟人类的推理过程，从而更加准确地做出决策。
其次，逻辑学在人工智能领域的应用可以提高机器的语义理解能力。
语义理解是人工智能系统中的一个重要环节，它涉及到机器对人类语言的理解和解释。
逻辑学通过研究语义关系和逻辑结构，可以帮助机器更好地理解人类的语言。
例如，在智能语音助手中，逻辑学可以帮助机器理解用户的指令，并根据语义关系进行正确的回答。
逻辑学的应用可以提高机器的语义理解能力，使得机器能够更加准确地理解和回应人类的需求。
此外，逻辑学在人工智能领域的应用还可以帮助机器进行知识推理和学习。
逻辑学研究的是知识的结构和推理的规则，通过逻辑学的方法，可以帮助机器从大量的数据中提取有用的信息，并进行推理和学习。
例如，在智能搜索引擎中，逻辑学可以帮助机器根据用户的搜索关键词进行知识推理，从而提供更加准确的搜索结果。
逻辑学的应用可以帮助机器更好地利用知识，提高机器的智能水平。
然而，逻辑学在人工智能领域的应用也面临着一些挑战和困难。
首先，逻辑学研究的是抽象的逻辑规则，而人工智能系统需要将这些规则应用到具体的实际问题中。
这就需要将逻辑规则转化为计算机可以理解和处理的形式，这是一个非常复杂和困难的过程。
其次，逻辑学研究的是确定性的推理规则，而人工智能系统需要处理不确定性和模糊性的问题。
这就需要将逻辑规则与概率统计等方法相结合，从而提高机器的推理和决策能力。
逻辑推理与人工智能的发展趋势
逻辑推理与人工智能的发展趋势1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样地思考和行动的领域。
逻辑推理作为人类思维的核心能力，在人工智能领域发挥着重要的作用。
本文将探讨逻辑推理与人工智能的关系以及它们未来的发展趋势。
2. 逻辑推理的基本原理逻辑推理是一种通过规则和事实之间的关系进行推断的思维过程。
它基于一组逻辑规则和事实，通过逻辑运算来得出结论。
逻辑推理有两种基本形式：演绎推理和归纳推理。
2.1 演绎推理演绎推理是从一般到特殊的推理过程，通过已知的规则和前提条件，应用逻辑规则推出结论。
例如，如果所有人都会死亡，而张三是人，那么就可以推断出张三会死亡。
演绎推理是逻辑学和数学中常见的推理方式，它通过精确的规则和前提条件来得出准确的结论。
2.2 归纳推理归纳推理是从特殊到一般的推理过程，通过观察一系列具体的事实或样本，从中归纳出普遍规律或概念。
例如，通过观察一系列苹果都是红色的事实，可以归纳出“苹果是红色的”这一概念。
归纳推理在科学研究中经常使用，它通过不断观察和实验来得出推断。
3. 逻辑推理与人工智能的关系逻辑推理是人工智能中的一个重要组成部分，它在很多人工智能应用中发挥着关键作用。
3.1 逻辑推理在智能搜索中的应用智能搜索是人工智能领域的一个重要研究方向，它旨在通过自动化地推理和推断来提供更好的搜索结果。
逻辑推理可以帮助搜索引擎根据用户的查询意图来解析和理解查询语句，并根据逻辑规则和事实进行推理，从而提供更准确和相关的搜索结果。
3.2 逻辑推理在自动推理中的应用自动推理是人工智能中的一个重要任务，它旨在开发能够自动推理和解决问题的计算机程序。
逻辑推理在自动推理中扮演着重要的角色，它可以帮助计算机通过逻辑规则和事实来推导出问题的解决方案。
例如，逻辑推理可以帮助计算机推理出一个逻辑谜题的答案，或者解决一个逻辑问题。
3.3 逻辑推理在知识表示和推理中的应用知识表示和推理是人工智能中的一个重要领域，它研究如何以计算机可处理的形式表示和存储知识，并使用逻辑推理来进行推理。
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人工智能与现今逻辑学的发展［摘要］本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。
至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。
［关键词］人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。
当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。
为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。
这是现代逻辑诞生的主要动力。
由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。
由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。
由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。
于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。
例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。
AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。
某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。
例如，AI特别关心下述课题：·效率和资源有限的推理；·感知；·做计划和计划再认；·关于他人的知识和信念的推理；·各认知主体之间相互的知识；·自然语言理解；·知识表示；·常识的精确处理；·对不确定性的处理，容错推理；·关于时间和因果性的推理；·解释或说明；·对归纳概括以及概念的学习。
[①]21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。
为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性。
我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。
1．常识推理中的某些弗协调、非单调和容错性因素AI研究的一个目标就是用机器智能模拟人的智能，它选择各种能反映人的智能特征的问题进行实践，希望能做出各种具有智能特征的软件系统。
AI研究基于计算途径，因此要建立具有可操作性的符号模型。
一般而言，AI关于智能系统的符号模型可描述为：由一个知识载体（称为知识库KB）和一组加载在KB上的足以产生智能行为的过程（称为问题求解器PS）构成。
经过20世纪70年代包括专家系统的发展，AI研究者逐步取得共识，认识到知识在智能系统中力量，即一般的智能系统事实上是一种基于知识的系统，而知识包括专门性知识和常识性知识，前者亦可看做是某一领域内专家的常识。
于是，常识问题就成为AI研究的一个核心问题，它包括两个方面：常识表示和常识推理，即如何在人工智能中清晰地表示人类的常识，并运用这些常识去进行符合人类行为的推理。
显然，如此建立的常识知识库可能包含矛盾，是不协调的，但这种矛盾或不协调应不至于影响到进行合理的推理行为；常识推理还是一种非单调推理，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论；常识推理也是一种可能出错的不精确的推理模式，是在容许有错误知识的情况下进行的推理，简称容错推理。
而经典逻辑拒斥任何矛盾，容许从矛盾推出一切命题；并且它是单调的，即承认如下的推理模式：如果p?r，则pùq?r；或者说，任一理论的定理属于该理论之任一扩X的定理集。
因此，在处理常识表示和常识推理时，经典逻辑应该受到限制和修正，并发展出某些非经典的逻辑，如次协调逻辑、非单调逻辑、容错推理等。
有人指出，常识推理的逻辑是次协调逻辑和非单调逻辑的某种结合物，而后者又可看做是对容错推理的简单且基本的情形的一种形式化。
[②]“次协调逻辑”（Paraconsistent Logic）是由普里斯特、达·科斯塔等人在对悖论的研究中发展出来的，其基本想法是：当在一个理论中发现难以克服的矛盾或悖论时，与其徒劳地想尽各种办法去排除或防X它们，不如干脆让它们留在理论体系内，但把它们“圈禁”起来，不让它们任意扩散，以免使我们所创立或研究的理论成为“不足道”的。
于是，在次协调逻辑中，能够容纳有意义、有价值的“真矛盾”，但这些矛盾并不能使系统推出一切，导致自毁。
因此，这一新逻辑具有一种次于经典逻辑但又远远高于完全不协调系统的协调性。
次协调逻辑家们认为，如果在一理论T中，一语句A及其否定?A都是定理，则T是不协调的；否则，称T是协调的。
如果T所使用的逻辑含有从互相否定的两公式可推出一切公式的规则或推理，则不协调的T也是不足道的(trivial)。
因此，通常以经典逻辑为基础的理论，如果它是不协调的，那它一定也是不足道的。
这一现象表明，经典逻辑虽可用于研究协调的理论，但不适用于研究不协调但又足道的理论。
达·科斯塔在20世纪60年代构造了一系列次协调逻辑系统（1≤n≤w），以用作不协调而又足道的理论的逻辑工具。
对次协调逻辑系统的特征性描述包括下述命题：(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效；(ii)从两个相互否定的公式A和?A推不出任意公式；即是说，矛盾不会在系统中任意扩散，矛盾不等于灾难。
(iii)应当容纳与(i)和(ii)相容的大多数经典逻辑的推理模式和规则。
这里，(i)和(ii)表明了对矛盾的一种相对宽容的态度，(iii)则表明次协调逻辑对于经典逻辑仍有一定的继承性。
在任一次协调逻辑系统(1≤n≤w)中，下述经典逻辑的定理或推理模式都不成立：?(Aù?A)Aù?A→BA→(?A→B)(A??A)→B(A??A)→?BA→??A(?Aù(AúB))→B(A→B)→(?B→?A)若以C0为经典逻辑，则系列C0,C1,C2,…,…Cw使得对任正整数i有Ci弱于Ci-1，Cw是这系列中最弱的演算。
已经为设计出了合适的语义学，并已经证明相对于此种语义是可靠的和完全的，并且次协调命题逻辑系统还是可判定的。
现在，已经有人把次协调逻辑扩展到模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、多值逻辑、集合论等领域的研究中，发展了这些领域内的次协调理论。
显然，次协调逻辑将会得到更进一步的发展。
[③]非单调逻辑是关于非单调推理的逻辑，它的研究开始于20世纪80年代。
1980年，D·麦克多莫特和J·多伊尔初步尝试着系统发展一种关于非单调推理的逻辑。
他们在经典谓词演算中引入一个算子M，表示某种“一致性”断言，并将其看做是模态概念，通过一定程序把模态逻辑系统T、S4和S5翻译成非单调逻辑。
B·摩尔的论文《非单调逻辑的语义思考》（1983）据认为在非单调逻辑方面作出了令人注目的贡献。
他在“缺省推理”和“自动认知推理”之间做了区分，并把前者看作是在没有任何相反信息和缺少证据的条件下进行推理的过程，这种推理的特征是试探性的：根据新信息，它们很可能会被撤消。
自动认知推理则不是这种类型，它是与人们自身的信念或知识相关的推理，可用它模拟一个理想的具有信念的有理性的代理人的推理。
对于在计算机和人工智能中获得成功的应用而言，非单调逻辑尚需进一步发展。
2．归纳以及其他不确定性推理人类智能的本质特征和最高表现是创造。
在人类创造的过程中，具有必然性的演绎推理固然起重要作用，但更为重要的是具有某种不确定性的归纳、类比推理以及模糊推理等。
因此，计算机要成功地模拟人的智能，真正体现出人的智能品质，就必须对各种具有不确定性的推理模式进行研究。
首先是对归纳推理和归纳逻辑的研究。
这里所说的“归纳推理”是广义的，指一切扩展性推理，它们的结论所断定的超出了其前提所断定的X围，因而前提的真无法保证结论的真，整个推理因此缺乏必然性。
具体说来，这种意义的“归纳”包括下述内容：简单枚举法；排除归纳法，指这样一些操作：预先通过观察或实验列出被研究现象的可能的原因，然后有选择地安排某些事例或实验，根据某些标准排除不相干假设，最后得到比较可靠的结论；统计概括：从关于有穷数目样本的构成的知识到关于未知总体分布构成的结论的推理；类比论证和假说演绎法，等等。
尽管休谟提出著名的“归纳问题”，对归纳推理的合理性和归纳逻辑的可能性提出了深刻的质疑，但我认为，（1）归纳是在茫茫宇宙中生存的人类必须采取也只能采取的认知策略，对于人类来说具有实践的必然性。