استقرا
استدلال کل به جزء یا استدلال قیاسی (deductive reasoning) یکی از دو استدلال معروف در منطق (استدلال کل به جزء و استدلال جزء به کل {the deductive and inductive approaches}) می‌باشد . استدلال کل به جزء هنگامی است که در استدلال از یک نظریه (تئوری) کلی استفاده کنیم و به فرضیه یا فرضیه‌های جزئی برسیم. در پژوهش ها، زمانی که پژوهشگر از نظریه استفاده می‌کند و فرضیه می‌سازد و برای ازمون فرضیه‌ها داده جمع‌آوری می‌کند و نتیجه می‌گیرد می گوییم پژوهشگر از روش استدلال کل به جزء استفاده کرده‌است. روش استدلال جزء به کل (inductive approaches) بر عکس این روش می‌باشد یعنی پژوهشگر داده جمع‌آوری می‌کند و الگو بین داده‌ها و متغیرها کشف می‌کند سپس فرضیه می‌سازد و فرضیه را آزمون می‌کند و در نهایت نظریه می‌دهد. روش‌های جز به کل و کل به جز از دو روش مهم در پژوهش می‌باشد (the deductive and inductive methods).
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.