มีการเชื่อมต่อที่ลึกและแพร่หลายอย่างมากระหว่างตรรกะและวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ในการทำความเข้าใจสิ่งที่พวกเขาอาจจะจำไว้ว่าวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เรียกว่า "เทคโนโลยีสารสนเทศ" หรือ "สารสนเทศ" ซึ่งหมายความว่าระบบคอมพิวเตอร์จับกระบวนการและส่งข้อมูล ตรรกะก็เหมือนกัน มันศึกษาว่าข้อมูลถูกจับในประโยคและเป็นไปได้อย่างไรที่ข้อความหนึ่งจะเป็นผลสืบเนื่องจากอีกข้อความหนึ่งคือเนื้อหาของข้อมูลนั้นมีอยู่แล้วในแถลงการณ์อื่น (หรือการรวบรวมข้อความ) ในแง่นั้นตรรกะและวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ก็เหมือนกันวินัยเน้นในด้านต่าง ๆ Logicians (Church, Kleene, Turing, Post และนักเรียนและเพื่อนร่วมงาน) สร้างวินัยของวิทยาการคอมพิวเตอร์และ Logists จำนวนมากยังคงให้ความช่วยเหลือด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์โดยเฉพาะ Jean-Yves Girard และนักเรียนของเขา
นี่คือแอปพลิเคชันมาตรฐานของตรรกะในวิทยาการคอมพิวเตอร์:
การออกแบบวงจรดิจิตอลนั้นขึ้นอยู่กับตรรกะของข้อเสนอเป็นอย่างมากดังนั้นวิศวกรของมันจึงเรียกมันว่า "การออกแบบเชิงตรรกะ" มากกว่า "การออกแบบวงจร" แม้แต่การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ก็มักจะคิดว่าเกี่ยวข้องกับการคิดค้น "ตรรกะ" ของมัน (โปรดทราบว่า "ตรรกะ" ในความหมายหลังเป็นแนวคิดที่ไม่เป็นทางการมากกว่าตรรกะอย่างเป็นทางการใช้เพื่ออ้างถึงการไหลของข้อมูลผ่านทางโปรแกรมและการประมวลผลอย่างถูกต้องหรือไม่)
ลอจิกเชิงตรรกะและลูกพี่ลูกน้องทางคณิตศาสตร์ทฤษฎีเซตถูกใช้ในภาษาคอมพิวเตอร์ที่หลากหลายเช่นภาษา SQL สำหรับการสืบค้นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ นอกจากนี้ยังมีภาษาโปรแกรมขึ้นอยู่กับตรรกะเรียกว่า "ภาษาโปรแกรมตรรกะ"
การเป็นตัวแทนความรู้ที่คุณได้กล่าวไปแล้วมีพิธีการมากมายตามตรรกะ แม้ว่ามันจะใช้พิธีการที่ไม่ใช่เชิงตรรกะ แต่หลายคนก็ยังมีความหมายเชิงตรรกะและด้วยเหตุนี้จะขึ้นอยู่กับตรรกะ
ความน่าจะเป็นตรรกะที่งบไม่ได้มีเพียงแค่ความจริง / ค่าเท็จ แต่ระดับของความเชื่อมั่น / ความไม่แน่นอนเพิ่มมากขึ้นเป็นรากฐานสำหรับเครื่องการเรียนรู้ระบบ
หากคุณต้องการระบุอย่างเป็นทางการว่าโปรแกรมทำอะไรเช่นให้ข้อกำหนดของโปรแกรมคุณจะต้องใช้ภาษาตรรกะบางรูปแบบ ที่จริงแล้วมีภาษาสเปคโปรแกรมมากมายเช่น Z และ B ซึ่งตั้งอยู่บนพื้นฐานของเหตุผลและทฤษฎีเซต นอกจากนี้ยังมีภาษาสเปคตามตรรกะของสมการเช่น Larch นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์มักคิดค้น logics ใหม่เพื่อแสดงถึงความต้องการของวิทยาการคอมพิวเตอร์เช่น Hoare Logic และ Separation Logic หรือพวกมันจะพัฒนาและพัฒนา logics ดั้งเดิมในรูปแบบต่าง ๆ เช่นตรรกะชั่วคราวและตรรกะโมดัลและพัฒนาต่อไป
หากคุณต้องการตรวจสอบว่าโปรแกรมทำในสิ่งที่ควรทำหรือไม่คุณจะต้องใช้ภาษาของตรรกะไม่เพียง แต่ใช้กลไกของตรรกะทั้งหมด: ทฤษฎีพิสูจน์, ทฤษฎีแบบจำลองและขั้นตอนการตัดสินใจ เทคโนโลยีการตรวจสอบในปัจจุบันมีการเติบโตอย่างก้าวกระโดดและฉันคาดหวังว่าในอีกสิบปีข้างหน้าพวกเขาจะถูกนำไปใช้เป็นประจำสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์เกือบทั้งหมด
ในความเป็นจริงการเชื่อมต่อระหว่างลอจิกและวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์นั้นล้ำลึกและแพร่หลายซึ่งฉันจะบอกว่ามันเป็นเรื่องยากที่จะเป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ดี
เหตุผลที่นักวิทยาศาสตร์ AI บางคนประเมินค่าตรรกะในเวลานี้ก็คือผู้พัฒนารุ่นแรกของ AI บางรายได้เสนอเหตุผลเชิงตรรกะเป็นเครื่องมือมากกว่ารากฐาน AI โดยธรรมชาติแล้วมันสัญญาว่าจะส่งเวทมนตร์ เราไม่จำเป็นต้องทำงานหนักของระบบการเขียนโปรแกรมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ พวกเขาจะสามารถคิดหาวิธีการแก้ปัญหาด้วยตัวเองเพราะพวกเขาจะ "ฉลาด" ลอจิกดูเหมือนจะชี้ทางเพราะถ้าระบบคอมพิวเตอร์เข้าใจตรรกะและรู้วิธีการประมวลผลข้อมูลโดยใช้กฎของตรรกะพวกเขาจะสามารถส่งเวทมนตร์ ความเชื่อในตรรกะแบบนั้นคือเมื่อมองย้อนกลับไปผิดที่ ในตอนแรกตรรกะการปิดชั้นวางนั้นแรงเกินไปและอ่อนแอเกินไปในเวลาเดียวกัน มันแข็งแกร่งเกินไปในแง่ที่ว่ากฎของตรรกะนั้นกว้างเกินไปที่จะคิดขั้นตอนที่มีประสิทธิภาพ มันอ่อนแอเกินไปเช่นกันเพราะมันเป็นตรรกะที่คิดค้นโดยนักคณิตศาสตร์สำหรับความต้องการของคณิตศาสตร์และมันไม่ได้ ' ไม่มีคำศัพท์ที่จำเป็นในการจัดการกับข้อมูลประเภทอื่น ๆ ในโลกแห่งความเป็นจริงที่ระบบ AI ต้องจัดการ (เช่นความไม่แน่นอนข้อมูลเชิงบริบทเช่นเวลาการเปลี่ยนแปลงความรู้เอเจนซี่และอื่น ๆ ) ดังนั้น AI กำลังอยู่ระหว่างการตอบโต้เชิงตรรกะ แต่ฉันคิดว่าเมื่อพวกเขาได้รับฟันเฟืองนั้นนักวิทยาศาสตร์ AI จะตระหนักว่าวิธีการใหม่ทั้งหมดนั้นยังคงอยู่บนพื้นฐานของตรรกะตีความอย่างกว้าง ๆ