Mantık ve bilgisayar bilimi arasında son derece derin ve yaygın bağlantılar vardır. Ne olabileceğini anlayarak, bilgisayar bilimlerinin "bilgi teknolojisi" veya "bilişim" olarak da adlandırıldığını, yani bilgisayar sistemlerinin bilgi yakaladığını, işlediğini ve sunduğunu unutmayın. Mantık da benzer bir şey. Bilgilerin cümlelerde nasıl ele geçirildiğini ve bir ifadenin diğerinin sonucu olabileceğini , yani bilgi içeriğinin başka bir ifadede (veya ifadelerin toplanmasında) nasıl mevcut olduğunu araştırır. Bu anlamda, mantık ve bilgisayar bilimi aslında aynıdırdisiplin, farklı yönlere odaklanıyor. Mantıkçılar (Kilise, Kleene, Turing, Post ve öğrencileri ve meslektaşları) Bilgisayar Bilimi disiplinini yarattılar ve birçok mantıkçı Bilgisayar Bilimi'ne, özellikle Jean-Yves Girard ve öğrencilerine katkıda bulunmaya devam ediyor.
Bilgisayar Bilimi'nde bazı standart mantık uygulamaları şunlardır:
Dijital devrelerin tasarımı tamamen teklif mantığına dayanır, öyle ki mühendisleri buna "devre tasarımı" yerine "mantık tasarımı" adını verir. Bir bilgisayar programı yazmanın bile çoğu zaman onun “mantığını” tasarlamayı içerdiği düşünülmektedir. (İkinci manada "mantık" ın, program aracılığıyla bilgi akışına ve doğru işlenip işlenmediğine atıfta bulunmak için kullanılan biçimsel mantık yerine gayri resmi bir fikir olduğunu unutmayın.)
Tahmin mantığı ve matematiksel kuzeni, küme teorisi, çeşitli hesaplama dillerinde , örneğin ilişkisel veritabanı sorguları için SQL dilinde kullanılır. "Mantık programlama dilleri" adı verilen mantığa dayalı programlama dilleri de vardır.
Daha önce bahsettiğiniz bilgi temsilinin mantığa dayanan birçok biçimselliği vardır. Mantıksal olmayan formalizmleri kullansa bile, birçoğunun hala mantıklı bir anlamı vardır ve bu nedenle mantığa dayanır.
İfadelerin sadece doğru / yanlış değerlere sahip olmadığı, ancak kesinlik / belirsizlik seviyelerinin bulunduğu olasılıksal mantık, giderek makine öğrenme sistemlerinin temelini oluşturmaktadır .
Bir programın ne yaptığını resmi olarak belirtmek istiyorsanız, yani bir program belirtimi vermek istiyorsanız, sonunda bir tür mantıksal dil kullanırsınız. Gerçekten de, yüklem mantığı ve küme teorisine dayanan Z ve B gibi birçok program belirtim dili vardır. Karaçam gibi denklem mantığına dayanan şartname dilleri de vardır. Bilgisayar Bilimcileri, Hoare Logic ve Separation Logic gibi bilgisayar biliminin ihtiyaçlarını temsil etmek için genellikle yeni mantıklar icat ederler veya geçici mantık ve modsal mantık gibi geleneksel mantıkların çeşitli az kullanılan biçimlerini alıp geliştirirler ve bunları daha da geliştirirler.
Bir programın yapılması gerekeni yapıp yapmadığını doğrulamak istiyorsanız , sadece mantığın dilini değil, tüm mantık mekanizmalarını da kullanırsınız: ispat teorisi, model teorisi ve karar prosedürleri. Doğrulama teknolojisi artık büyük bir hızla büyümektedir ve on yıl kadar bir sürede, neredeyse tüm yazılım geliştirme için rutin olarak kullanılmalarını bekliyorum.
Aslında, mantık ve bilgisayar bilimi arasındaki bağlantılar o kadar derin ve yaygın ki mantığı tam olarak anlamadan iyi bir bilgisayar bilimcisi olmanın zor olduğunu söyleyebilirim.
Bazı AI bilim adamlarının şu anda mantığın altında kalmasının nedeni, AI'nın ilk geliştiricilerinden bazılarının bir araç olarak hazır mantığı önermeleribir vakıftan ziyade. AI, doğası gereği sihir vermeyi vaat ediyor. Sonuç elde etmek için programlama sistemlerinin zor işini yapmak zorunda değiliz. Kendi kendilerine nasıl çözüm üreteceklerini bulabilirler çünkü “akıllı” olurlar. Mantık yolu gösteriyor gibiydi, çünkü bilgisayar sistemleri mantığı anlar ve mantık kurallarını kullanarak bilgiyi nasıl işleyeceğini bilseydi, sihir dağıtabilirlerdi. Mantıktaki bu tür inanç, geçmişe bakıldığında yanlış yerleştirilmişti. İlk olarak, kullanıma hazır mantık aynı anda çok güçlü ve çok zayıf. Mantık kurallarının etkili prosedürler tasarlamak için çok genel olması bakımından çok güçlüdür. Aynı zamanda çok zayıf çünkü matematikçiler tarafından matematiğin ihtiyaçları için tasarlanan mantık ve öyle değil. Yapay zeka sistemlerinin ele alması gereken diğer birçok gerçek dünya bilgisiyle başa çıkmak için gereken kelime dağarcığına sahip olmak (belirsizlik, zaman, değişim, bilgi, ajans ve benzeri gibi bağlamsal bilgiler gibi). Yani, AI şu anda mantığa karşı bir tepki veriyor. Ama bence, bu geri tepmeyi aştıklarında, AI bilim adamları tüm yeni yöntemlerin halamantık, genel olarak yorumlanmış .