这一艰巨任务可以用不同的方式来完成。一是“逻辑主义”的方式，海斯的研究就是最好的例子，其观点是：我们的基本的常识性知识不仅可以形式化(用某种形式语言，如编程语言，表示为形式得当的公式），而且可以公理化。公理表示的是物理世界和社会现实中的普遍真理，从它们出发，经过正确的推导，就会得出像逻辑定理一样可靠的结论。的确，它们也有可能用形式逻辑来表示(例如谓词演算)。逻辑主义AI的研究目标，首先是形成一个有关常识基础的抽象(1型)理论，其次才是编写程序，把这种知识用于机器人学，制定计划或是作语言理解。
多年来，海斯可以把D·麦克德莫特看作是逻辑主义者中的一员，但是最近，麦克德莫特公开放弃了原有主张，在“纯粹理性批判”一文(第9章)中表示了自己的醒悟。麦克德莫特的论述使人想起与知识可形式化特性不同的观点(第13章)，但是他并未改变对可形式化特性的看法，他怀疑的是对知识公理化，而不是对知识编程。
麦克德莫特认为，逻辑主义的致命错误是把演绎和计算混为一谈，因面假定所有思维本质上都是演绎的。包括他本人在内的逻辑主义者，为定义“非单调”逻辑学—这种方法可以通过增加新信息(作为附加前提)而取消演绎结论所作的努力，不能处理日常偶发事件。因为公理化(1型)分析仅限于演绎范围，所以非演绎的AI程序只有借助于非演绎推理的一般理论，才能科学地加以认识，而非演绎推理正是哲学家们寻找已久而未能发现的东西。麦克德莫特承认存在这种可能性：AI的许多研究可能都是没有出路的，“只是因为对哲学家们昔日的失败一无所知，才得以维持”。但是他也希望，AI的概念和技术有助于我们发现传统认识论所没有发现的一般性理论。在此之前，不会出现无所不包的智能科学，我们为非演绎AI程序所做的辩护只可能是：“它有效！”
导 言
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