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《当代形式逻辑及其在人工智能中的应用理论研究》深入探讨了形式逻辑在人工智能领域的独特应用，与国际上以美国为代表的理论有所不同。该著作不仅提出了并解答了一系列关于人工智能逻辑理论的关键问题，还明确了人工智能的核心使命。它揭示了古典逻辑和非古典逻辑，以及传统形式逻辑在构建人工智能逻辑理论上的局限性，强调了当代形式逻辑作为推理工具的重要性，尤其在知识获取和新知识生成方面，为人工智能提供了最适合的逻辑支持。
著作对必然门的逻辑性质进行了深入剖析，为研发和设计具有内在智能的机器提供了坚实的逻辑基础。其研究深度令人瞩目，几乎达到了理论突破的边缘。著作还对国际人工智能界过去的半个世纪里，以“认知模拟”和“人机合一”为主要方针的策略进行了严谨的批判，认为这些方向性失误为我国在新世纪提供了超越国际先进水平的绝佳机会。
1、虚拟个人助理
Siri，GoogleNow和Cortana都是各种渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能数字个人助理。
总归，当你用你的声响提出要求时，他们会协助你找到有用的信息;你能够说“最近的我国饭馆在哪里？”，“今日我的日程安排是什么？”，“提醒我八点打电话给杰里”，帮手会经过查找信息，转播手机中的信息或发送指令给其他应用程序。
人工智能在这些应用程序中十分重要，由于他们搜集有关恳求的信息并运用该信息更好地辨认您的言语并为您供给适合您偏好的结果。
微软标明Cortana“不断了解它的用户”，而且终究会开展出猜测用户需求的能力。虚拟个人助理处理来自各种来历的许多数据以了解用户，并更有效地协助他们组织和跟踪他们的信息。
2、视频游戏
事实上，自从第一次电子游戏以来，视频游戏AI现已被运用了很长一段时间-人工智能的一个实例，大多数人可能都很熟悉。
可是AI的复杂性和有效性在曩昔几十年中呈指数级添加，导致视频游戏人物了解您的行为，呼应刺激并以不行预知的方法做出反应。2014年的中心地球：魔多之影关于每个非玩家人物的个性特征，他们对曩昔互动的回想以及他们的可变方针都特别有目共睹。
“孤岛惊魂”和“使命呼唤”等第一人称射击游戏或许多运用人工智能，敌人能够剖析其环境，找到可能有利于其生存的物体或举动;他们会采纳保护，查询声响，运用侧翼演习，并与其他AI进行沟通，以添加取胜的时机。
就AI而言，视频游戏有点简略，但由于职业巨大的商场，每年都在投入许多精力和资金来完善这种类型的AI。
3、在线客服
现在，许多网站都提供用户与客服在线聊天的窗口，但其实并不是每个网站都有一个真人提供实时服务。在很多情况下，和你对话的仅仅只是一个初级AI。大多聊天机器人无异于自动应答器，但是其中一些能够从网站里学习知识，在用户有需求时将其呈现在用户面前。
最有趣也最困难的是，这些聊天机器人必须擅于理解自然语言。显然，与人沟通的方式和与电脑沟通的方式截然不同。所以这项技术十分依赖自然语言处理(NLP)技术，一旦这些机器人能够理解不同的语言表达方式中所包含的实际目的，那么很大程度上就可以用于代替人工服务。
4、购买预测
如果京东、天猫和亚马逊这样的大型零售商能够提前预见到客户的需求，那么收入一定有大幅度的增加。亚马逊目前正在研究这样一个的预期运输项目：在你下单之前就将商品运到送货车上，这样当你下单的时候甚至可以在几分钟内收到商品。
毫无疑问这项技术需要人工智能来参与，需要对每一位用户的地址、购买偏好、愿望清单等等数据进行深层次的分析之后才能够得出可靠性较高的结果。
虽然这项技术尚未实现，不过也表现了一种增加销量的思路，并且衍生了许多别的做法，包括送特定类型的优惠券、特殊的打折计划、有针对性的广告，在顾客住处附近的仓库存放他们可能购买的产品。
这种人工智能应用颇具争议性，毕竟使用预测分析存在隐私违规的嫌疑，许多人对此颇感忧虑。
5、音乐和电影推荐服务
与其他人工智能系统相比，这种服务比较简单。但是，这项技术会大幅度提高生活品质的改善。如果你用过网易云音乐这款产品，一定会惊叹于私人FM和每日音乐推荐与你喜欢的歌曲的契合度。
从前，想要听点好听的新歌很难，要么是从喜欢的歌手里找，要么是从朋友的歌单里去淘，但是往往未必有效。喜欢一个人的一首歌不代表喜欢这个人的所有歌，另外有的时候我们自己也不知道为什么会喜欢一首歌、讨厌一首歌。
而在有人工智能的介入之后，这一问题就有了解决办法。也许你自己不知道到底喜欢包含哪些元素的歌曲，但是人工智能通过分析你喜欢的音乐可以找到其中的共性，并且可以从庞大的歌曲库中筛选出来你所喜欢的部分，这比最资深的音乐人都要强大。
电影推荐也是相同的原理，对你过去喜欢的影片了解越多，就越了解你的偏好，从而推荐出你真正喜欢的电影。
人工智能应用领域
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。
中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的。
另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口，而长虹正成为将这一浪潮掀起的首个家电巨头。
长虹发布两款CHiQ智能电视新品，主打手机遥控器、带走看、随时看、分类看功能。
参考资料 百度百科-人工智能
人工智能逻辑是指用逻辑方法和逻辑成果研究智能主体如何处理知识的理论。人工智能逻辑的研究对象与人工智能研究的对象不同，人工智能逻辑不研究智能主体如何从外部获得知识。
人工智能人工智能逻辑的产生来源于人们在计算机中实现知识处理的探索。为此必须建立实现知识处理的形式理论。至少在基础研究或者在理论重建的层面上，利用现代逻辑的种种方法和成果来建立上述形式理论成为必要。处理知识又称知识处理，内容主要包括知识表示、知识反思、知识修正、知识推理。知识推理除了传统意义上的演绎推理、归纳推理和类比推理，还包括常识推理。常识推理是人类日常生活中获取新知识的最重要手段之一，具有非单调性和信息不完备性。人工智能逻辑即重点在研究常识推理的形式化及刻画。
数据的意义毋庸置疑，没有数据就不可能进行数据处理，自然不可能发展出人工智能。但是，数据再多，如果没有能力挖掘出数据的能力，那么就难以发挥价值。一片土地，没有可以播撒的种子，那就只能任其荒芜。上好的种子，没有可以耕种的土地，同样不可能孕育生命。数据和算法的关系类似于土地和种子，大数据是人工智能的土壤，而算法是产生人工智能的直接工具。如果有人问你，土地和种子，哪一样才是植物的根本？我相信答案还是显而易见的，那就是种子。因为种子才是生命真正的源头。人工智能的产生，依赖的主要工具就是算法，而大数据发挥了类似土壤的功能。种子携带生命，土壤孕育生命。算法让人工智能出现，数据让人工智能落地，所以数据和算法是人工只能逻辑中缺一不可的。
经过多年发展人工智能逻辑发展了许多种类，比较完善的有缺省逻辑、非单调模态逻辑、限定逻辑等！此外，还有一些讨论相似问题，并且在形式上与上述逻辑密切相关的逻辑，如正常条件句逻辑、相信修正逻辑、认知逻辑。还有一些讨论类似问题，但在形式上与上述逻辑的关系更为松散的理论。例如逻辑编程理论、相信修正理论。上述分类并不十分严格，例如逻辑编程理论可以嵌入非单调模态逻辑。由此也可看出人工智能逻辑是一类严格意义上的逻辑和一类不严格意义上的逻辑的混合。最早研究人工智能逻辑的是约翰·麦卡锡，他提出采用逻辑方法来形式化人工智能需要解决的问题。
我们正处在人工智能第三阶段的初期。在大数据的支持下，也就是在海量数据的支持下，去训练人工智能的逻辑、推理水平；包括“涟漪效应”都是数据的不断增加，才使得人工智能的准确性，正确率不断的提高——涟漪中心起伏大，输入的数据量小，应用时错误率高；涟漪的边缘起伏小，输入的数据量大，应用时错误率低；也就是说人工智能在应用之前是有大量外部源输入的（类似基因库，需要大量甚至全部的基因个体样本），并且处在逻辑推理的左脑思维阶段。
人工智能目前的“进化”是准确率，即便是突破，也并不是完全智能或是具有创新能力，包括把人工智能与人类神经相连的设想与实验，还是把人工智能定位在辅助地位。——也就是说，人工智能是在被动的接受大数据的基础上，对目标事物进行分析推理，得到答案的。
用左脑思考为主的人创造的“左脑思考”的人工智能，也就是在已有知识、逻辑下去学习程序输入的世界上的事物信息，这样的“人工智能”能走多远，当然前面要加一个“人”字…
任何事物不论有无生命都是有生命周期的——不会逃离形成、成长、消亡/转化的过程。即便是“AI”看完了人类写的所有内容，他也不会超越人类本身；即便是有人因为“AI”而失去工作，他也不会是人类末日的根源。如果有，那便是“人工智能”消亡与转化的开始——真正的认知与创新。
没有真正意义上的认知，使得人工智能缺乏灵魂，这个灵魂才是人工智能最终的进化方向，会真正意义上的思考，从认识自身开始…
小时候最先接触到的事物之间的概念就是——前后、左右、高低、男女、黑白等等，这些事物与空间等特征正式这个世界最根本的“属性”——两面特性。通过事物“两面”的特性，与人工智能“左脑思考”模式对应的是“右脑思考”，这种思考方式最重要的贡献就是“创造性、跳跃式思维，全局观，并且在某些人身上，甚至还具有一种预知未来变化的能力”。
左右脑“两面”的结合才是符合自然运行的规律与法则，人是如此，机器必将如此。
从“属性”出发，找到准确的“一体范围”，在“一体”内运用“两面”寻求认知与创新，并能了解与预知到事物的三段式发展与组成，形成“合力形式”。
“一体、两面、三段”的大循环模式——相对于计算机语言模式，可以称为一种自我学习、发展与增强模型，可以很透彻的看清这种变化与发展，并且在循环回“属性”时，又影响到原本“属性”的功能与价值。
设想，如果“一、二、三”是最基本的思考方法，把这种思考模式转换为底层的机器语言（硬件部分可以更快速的读取、执行），成为机器的核心运算法则，那么计算机也就是程序本身将与人类一样可以真正的主动学习，认知世界，并且能利用“合力形式”去真正的创新、创造。现有的人工智能部分，预计在未来将成为辅助“创新”的一小部分，而“创新”部分要求的海量计算与速度将是现有人工智能所无法企及的。
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