人工智能逻辑
Artificial Intelligence Logic（人工智能逻辑）是计算机科学与哲学的交叉学科，旨在研究如何将人类的理性思维过程形式化，并赋予机器推理（Reasoning）的能力。在医疗 AI 领域，它主要分为三大流派：基于明确规则的符号主义（如经典 CDSS）、基于概率统计的连接主义（如深度学习诊断）、以及结合两者优势的神经符号AI（Neuro-Symbolic AI）。对于构建“智慧医生”而言，核心难点在于让 AI 不仅具备“归纳”能力（从数据中学模式），更具备“溯因推理”（Abductive Reasoning）能力——即像医生一样，从观察到的症状反推最可能的疾病原因。
核心概念：医学推理的三种模式
构建 AI 医生时，必须区分这三种逻辑，因为它们对应不同的算法组件：
文件:Deductive inductive abductive reasoning diagram
| 推理类型 | 逻辑方向 | 医学示例 | 对应的AI技术 |
|---|---|---|---|
| 演绎推理 (Deduction) | 一般 → 个别 (必然) | “所有 EGFR 突变都要用 TKI；病人是 EGFR 突变；→ 病人要用 TKI。” | 知识图谱, 规则引擎 (Rule Engine), 临床指南执行。 |
| 归纳推理 (Induction) | 个别 → 一般 (概率) | “观察了 1万张肺部CT，发现这种纹理通常是恶性的；→ 这种纹理代表恶性。” | 机器学习, 深度学习 (Deep Learning), 统计分析。 |
| 溯因推理 (Abduction) | 结果 → 最佳解释 (猜测) | “病人咳嗽且咯血；肺癌可以解释这些症状；→ 病人可能是肺癌。” | 贝叶斯推理, 大模型 (LLM) 的思维链 (CoT), 鉴别诊断。 |
技术前沿：神经符号 AI (Neuro-Symbolic AI)
System 1 + System 2
诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼提出人类思维有两个系统：系统1（快思考/直觉）和系统2（慢思考/逻辑）。
• 目前的大模型（LLM）： 很像“系统1”，反应快，能通过归纳给出答案，但容易产生幻觉，缺乏严谨逻辑。
• GraphRAG / 知识图谱： 代表“系统2”，提供结构化的逻辑约束和事实查证。
AI 医生的终极形态： 就是将神经网络（直觉）与符号逻辑（规则）结合，既能像人一样对话，又能像教科书一样严谨。
关键参考文献
[1] McCarthy J. (1959). Programs with Common Sense.
[起源]：人工智能之父约翰·麦卡锡最早提出逻辑 AI 的概念，认为机器应该通过逻辑推导来解决问题，而非仅仅是模式匹配。
[2] Garcez A, Lamb LC. (2020). Neurosymbolic AI: The 3rd Wave.
[未来]：这篇综述定义了 AI 的第三次浪潮，即结合神经网络的学习能力和符号逻辑的推理能力，是实现高可靠性医疗 AI 的必经之路。