Основой логического подхода построения систем искусственного интеллекта является применение формальной логики для представления знаний и вывода заключений на основе этих знаний. Логический подход использует правила логического вывода, которые позволяют строить цепочки логически обоснованных рассуждений и делать выводы на основе имеющихся фактов и правил.
Преимущества логического подхода в построении систем искусственного интеллекта включают в себя четкость и однозначность решений, возможность формализации знаний и автоматизации вывода, а также возможность объединения различных источников знаний в единую систему.
Однако у логического подхода есть и недостатки. Например, он часто требует большого объема предварительной работы по формализации знаний и правил, и не всегда способен учитывать нечеткость и неопределенность в реальных данных. Также логические системы могут столкнуться с проблемой комбинаторного взрыва при работе с большими объемами данных.
Таким образом, логический подход является важным инструментом в области искусственного интеллекта, однако для решения сложных задач он часто требует дополнительных методов и подходов, таких как машинное обучение и вероятностные методы.