استدلال
تمثیل سرایت دادن حکم یک موضوع به موضوع دیگر به دلیل مشابهت آن دو به یکدیگر است. واژهٔ تمثیل در این بافت به معنای تشبیه کردن یا مانند کردن چیزی به چیزی دیگر به‌کار رفته‌است. در استدلال تمثیلی می‌کوشیم تا براساس همانندی بین دو چیز، حُکمی را که برای یکی از آن‌ها درست می‌دانیم برای دیگری هم درست بدانیم. نکتهٔ درخورِ توجه در این استدلال آن است که این استدلال برپایهٔ همانندی است نه محتوا. استدلال تمثیلی برپایهٔ وجه‌شبه بین دو چیز است؛ برای نمونه گُمان می‌کنیم شخصی به‌نام حسین تیزهوش است. حسین برادری به‌نام حسن دارد. وجه‌شبه حسین و حسن برادری آن‌ها نسبت به یکدیگر است؛ ازهمین‌رو، می‌گوییم چون حسن برادر حسین است، حسن هم تیزهوش است. چنین استدلالی تنها براساس برادری بین حسین و حسن پایه‌گذاری شده‌است.
ابزارهای محاسباتی برای هوش مصنوعی
در تحقیقات هوش مصنوعی از چندین شکل مختلف منطق استفاده شده‌است. منطق گزاره ای شامل توابع حقیقت مانند «یا» و «نیست». منطق مرتبه اول سورها و محمول را می‌افزاید، و می‌تواند حقایق در مورد اشیاء، خواص آنها، و روابط خود را با یکدیگر بیان کنند. نظریه مجموعه‌های فازی "گزارشی از حقیقت" (بین ۰ تا ۱) را به عبارات مبهمی مانند "آلیس پیر است" (یا ثروتمند، بلند قد یا گرسنه) اختصاص می‌دهد که از نظر زبان بسیار نادرست هستند و نمی‌توانند کاملاً درست یا نادرست باشند. منطق فازی با موفقیت در سیستم‌های کنترل به کار می‌رود تا به متخصصان اجازه دهد قوانین مبهمی مانند "اگر نزدیک ایستگاه مقصد هستید و سریع حرکت می‌کنید، فشار ترمز قطار را افزایش دهید". این قوانین مبهم می‌توانند به صورت عددی در سیستم اصلاح شوند. منطق فازی نمی‌تواند در پایگاه‌های دانش به خوبی مقیاس بندی شود. بسیاری از محققان هوش مصنوعی، صحت استفاده از استنباط‌های منطق فازی را زیر سؤال می‌برند.