前言

我在清华大学哲学系开设“人工智能中的逻辑”课程已逾十年，面向全校各院系开放，

几乎每年都有计算机科学背景的理工科学生选修。课程初期主要聚焦传统人工智能与逻辑

推理，涵盖多种常用的逻辑系统，特别关注与智能体相关的理论问题。近年来，随着以大

数据驱动的人工智能迅速发展，我逐步将课程内容拓展至因果推理、推荐系统、大语言模

型等前沿主题。在我看来，逻辑学是文理交叉的理想平台，它不仅揭示科学技术背后的设

计理念，也引导我们从哲学的深层视角思考这些设计所承载的意义。这一点在课堂讨论中

尤为突出，学生们的讨论往往深入而富有张力，展现出哲学反思、技术进展与人文关怀的

有机融合。

本书正是基于这一教学经验撰写而成，以“人工智能逻辑”为题，核心聚焦于逻辑推

理，系统介绍多种与人工智能密切相关的逻辑系统。众所周知，逻辑推理能力是智能的核

心体现之一，不仅体现在对知识的理解与组织上，更关键在于能在复杂环境中进行判断与

决策。事实上，自人工智能诞生以来，逻辑学便深度参与其中，构成了该领域的重要理论基

础。人工智能的早期发展以符号主义为主导，采用形式语言进行知识表示与推理，试图模

拟人类的理性思维过程。近年来，随着机器学习技术，尤其是大语言模型的迅猛发展，人

工智能在模式识别与自然语言处理方面取得了突破性进展，但也暴露出逻辑结构薄弱、推

理能力不足等问题。因此，如何将逻辑推理与当代的人工智能有效融合，成为当前人工智

能发展所面临的重要挑战与机遇。要实现这一融合，亟须在理论层面取得实质性突破，这

也呼唤具有理论志趣的学者之间展开更为紧密的合作。这正是本书写作的初衷之一：为这

一跨领域的对话提供坚实的基础。

本书旨在梳理与人工智能密切相关的逻辑理论，其中许多领域仍处于持续演进之中。

关于大语言模型的逻辑推理能力、关于人工智能发展面临的伦理挑战，更是近年来快速发

展的新兴方向。本书特设专章介绍相关理论和成果，旨在激发读者对这些前沿议题的关注。

全书共分为三部分：

第一部分“知识表示与推理”重点介绍命题逻辑、谓词逻辑和描述逻辑，这些逻辑系

统是知识表示与自动推理的基础。命题逻辑用于表达和推理有关事实的信息；谓词逻辑则

进一步支持对对象属性、对象之间关系及量词结构的表达与推理。描述逻辑广泛应用于知

识图谱等领域，用来刻画复杂的概念结构及其相互关系。

第二部分“智能体及其交互”聚焦于如何形式化刻画智能体自身，以及其与环境和其

他智能体之间的交互机制。本部分将介绍多种用于建模智能体的逻辑系统，包括用于处理

不确定性的模态逻辑，以及刻画智能体认知状态的认知逻辑、信念逻辑与偏好逻辑。为了

刻画智能体与外部世界及其他主体之间的动态互动，我们引入动态逻辑，用于分析智能体

如何更新知识、修正信念、调整偏好，并据此实现合理的决策与规划。此外，还将探讨智

能体之间的策略性互动，介绍社会网络逻辑与博弈逻辑等相关理论。

第三部分“机器学习与推理”介绍几类与数据驱动的当代人工智能紧密相关的逻辑系

统。首先，介绍概率推理，这是一种允许我们根据已有证据和概率信息推断未知事件可能

性的推理方式，是连接数据驱动模型与逻辑推理的重要桥梁。其次，探讨因果推理，特别

关注如何利用反事实条件表达和推断因果关系。接着，引入道义逻辑这一刻画规范的逻辑

体系，分析人工智能在实际应用中所面临的伦理挑战。最后，考察大语言模型在逻辑推理

方面的能力与局限，并展望其未来的发展路径与潜在突破。

本书各章由相关领域专家撰写，具体分工如下：刘奋荣撰写第1、2、3、5、6、7、8 章，

李大柱（中国科学院）撰写第4 章，闫佳亮（中国政法大学）撰写第9 章，付小轩（中国政

法大学）撰写第10 章，谢凯博（武汉大学）撰写第11、12 章，付小轩与闫佳亮合撰第13 章，

成凤祥（阿姆斯特丹大学）与李昊轩（北京大学）合撰第14 章。

在内容设计上，本书力求在保持逻辑严谨性的同时，做到内容通俗易懂。各章在系统

介绍逻辑基本理论的同时，特别注重其在实际应用场景中的体现，均以具体实例引出逻辑

概念，并辅以大量例证，以帮助读者深入理解抽象理论。这样的写法在逻辑教材中尚属大

胆，颇具实验性，旨在促进逻辑学与应用之间的有机结合。同时，考虑到应用需求，我们

也补充了相关逻辑系统的计算性质与复杂性分析，以帮助读者评估其实用性与局限性。全

书结构模块化，各部分内容相对独立，读者可根据自身兴趣和需要选择性阅读。

本书通过系统介绍人工智能逻辑的基本理论与实际应用，旨在帮助读者理解逻辑学在

人工智能中的基础性作用，展示逻辑方法如何推动智能系统的建构与发展。本书适合对人

工智能及其理论基础感兴趣的读者，尤其适合关注人工智能与逻辑学交叉问题的学习者与

研究者阅读，无论是初学者还是具有相关背景的专业人员。此外，本书也可作为教材，服

务于高校哲学、计算机、人工智能等相关专业开设的“人工智能逻辑”课程。

感谢清华大学自动化系张涛教授、张佐教授的邀请，使我有机会参与“新一代信息技

术（人工智能）系列教材”的项目，并得以将本书呈现给广大读者。本书的完成离不开各位

章节作者的辛勤付出，在时间紧迫的情况下，他们仍高质量地完成了各自的写作任务，在

此谨致衷心感谢！同时，十分感谢所有曾选修“人工智能中的逻辑”课程的同学们。正是

你们在课堂中的讨论与反馈，不断促使我更新教学内容，推动本书的构思与形成。希望你

们喜欢这本书，也期待它能继续为未来的学生们带来启发与思考。本书稿完成于我2025 年

春季学期赴日本庆应义塾大学、美国东北大学访问期间，得益于清华的学术休假。诚挚感

谢清华大学自动化系张帆老师、清华大学出版社赵凯编辑在各个环节中给予的耐心协助与

专业支持。

文中若有疏漏或不足之处，敬请读者批评指正。

刘奋荣

2025 年10 月