استدلال استنتاجی
در منطق بدست آوردن یک گزاره از دنباله‌ای از یک مجموعه گزاره‌ها است. دنبالهٔ گزاره استفاده شده مفروضات و گزارهٔ بدست آمده نتیجه نامیده می‌شود. استدلال یا گواه آوردن قیاسی، منطق قیاسی نیز نامیده می‌شود. این روش استدلال کردن یا گواه آوردن از بحث‌های قیاسی به دست می‌آید. در این گونه بحث، تلاش می‌شود تا نشان داده شود که نتیجه به‌طور بایسته و ضروری، از مجموعه‌ای از پیش فرض‌ها یا فرضیه‌ها به دست می‌آید. بحث قیاسی هنگامی معتبر است که نتیجه به‌طور بایسته و ضروری، از پیش فرض و فرضیه به دست آید. گواه آوری یا استدلال قیاسی در کنار گواه آوری استقرایی (inductive reasoning)، یکی از دو روش رایج در شناخت و رسیدن به دانایی یا معرفت است.
یادگیری اکشن مدل
روش‌های یادگیری عملی اخیر رویکردهای مختلفی اتخاذ کرده و انواع مختلفی از ابزارها را از زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی و منطق محاسباتی به کار می‌گیرند. به عنوان مثالی از یک روش مبتنی بر منطق گزاره‌ای، ما می‌توانیم به SLAF (یادگیری و پالایش همزمان) اشاره کنیم، که از مشاهدات عملی برای ساخت فرمول گزاره‌ای در طول زمان استفاده می‌کند و سپس آن را با استفاده از مسئله صدق‌پذیری دودویی (SAT) تفسیر می‌کند. تکنیک دیگر که در آن یادگیری به مسئله صدق‌پذیری تبدیل می‌شود (weighted weighted -SAT در این مورد) و حل‌کننده‌های SAT به کار گرفته شده در AMRS می‌باشد. دو رویکرد کاملاً مشابه برای آموزش اکشن پاسخ به مجموعه برنامه یعنی ASP و گسترده آن است. به عنوان مثال، رویکرد برنامه‌نویسی منطقی پایین بالا به کار گرفته شد. راه‌حل‌های مختلف به‌طور مستقیم مبتنی بر منطق نیستند. برای مثال، یادگیری مدل عمل با استفاده از یک الگوریتم پرسپترون یا جستجوی حریصانه چند سطحی در فضای مدل‌های عملی ممکن.