概念有點復雜，我們舉一個例子：牛有四條腿，奶牛是牛，所以奶牛有四條腿，這便是三段論。

這些先賢認為這些思維法則正是支配頭腦運行的基本法則，并且開創了被稱為邏輯學的領域，而且19世紀的邏輯學家門為了世上各種對象以及對象之間關系的陳述制訂了一種精確的表示法。

從表面上看這種表示法似乎距離我們所說的人工智能又近了一步，但是遺憾的是，這種方法卻存在著很大的兩處缺陷：

一個就是由于這種表示法為了精確表達各種對象之間的關系所以必須做到事無巨細，但是這就導致了，有些稍微復雜的問題，他們之間的邏輯表示可能要幾百上千條，但是電腦的運行資源是有限的，可能在求解一個只有幾百條事實的問題就已經耗盡任何計算機的資源。

其實人工智能自1947年圖靈在倫敦數學學會真正提出來之后的將近70年的時間里，人工智能經歷了很長一段的瓶頸期，直到現在才又重新蓬勃發展起來，邏輯學的這種思路正是一個重要原因。

也就是，人們總是希望創造或者用規則復現出一種合理推理的“規則”，然后讓計算機照著這種規則來運行，但是問題就在這里：

一方面這種規則的制定并不是一件容易的事情，他需要的人力以及智力都遠遠超乎想象，況且世界上那么多需要“列舉”的規則，能列舉的完嗎。

另一方面即使列舉出了這些規則，但是要想將這些規則描述為計算機程序，龐大的計算量也并不是計算機所能承載的，更況且是幾十年前的計算機，所以這也是一大缺陷。

另一個大的缺陷就是，在我們這個世界上，并不是所有的關系都是確定的，而且真正的事實是，大部分的關系都不能真正用邏輯來表示。

凡此種種，我們都不能用一個“百分之百”的知識來表示，這也是人工智能瓶頸期的重要制約因素，這也是為什么隨著機器學習等優秀的處理概率事件的方法面市后人工智能得到飛速發展的一個重要原因。

4、合理地行動

為了說明行動這個具有行為要素的概念，我們需要引入一個叫Agent的概念，它是一種能夠行動的東西。