人工智能中的逻辑推理使系统能够根据结构化规则和原则得出结论或做出决策。它提供了一个框架，用于表示知识、解决问题以及以符合类似人类的演绎或归纳过程的方式验证结果。通过使用形式逻辑系统（例如命题逻辑、一阶逻辑或基于约束的推理），AI 模型可以处理事实之间的关系、推断新信息并确保其输出的一致性。这对于需要精确的、基于规则的分析的任务至关重要，例如验证软件的正确性或诊断技术故障。
逻辑推理的一个关键应用是在知识表示和专家系统中。例如，医学诊断 AI 可能会使用一组逻辑规则（例如，“如果存在症状 X 和 Y，则很可能存在疾病 Z”）来评估患者数据。 类似地，自动定理证明器使用逻辑推理来验证数学证明或检查软件规范。逻辑推理还支持语义网技术，其中本体（概念和关系的结构化表示）使机器能够解释和推理数据。 在这些情况下，AI 遵循明确规则的能力确保了透明度，从而更容易调试和信任系统的决策。
但是，逻辑推理也有局限性。纯粹基于逻辑的系统在处理歧义、不完整数据或需要概率判断的场景时会遇到困难。 例如，解释自然语言或识别图像中的对象通常涉及刚性逻辑难以处理的不确定性。 为了解决这个问题，现代 AI 通常将逻辑推理与统计方法（例如机器学习）相结合。 例如，自动驾驶汽车可能会使用逻辑来执行交通规则（例如，“红灯停”），同时依靠神经网络来检测行人。 这种混合方法平衡了逻辑的严谨性和数据驱动方法的适应性，使 AI 系统既健壮又足够灵活，可以用于现实世界。