不用担心机器没有逻辑，担心机器没有人类的逻辑 — David 9
所谓人类的逻辑思维，是一个很弱的概念，这和人类一直处于一个开放的复杂环境有关。“如果明天天气很热，我要买个大西瓜”，虽然你心里这么想，但当你明天遇到更诱人的椰子或者冰激凌，你会马上抛开这个想法。如何模拟人类这种快速迭代的弱逻辑，而在必要的时候使用强逻辑，或许是个超级难题。
但如果退一步，仅仅研究类似数独，拼图等强逻辑任务，神经网络已经提供了比以往更好的解决方案，最近卡内基梅隆(CMU) 的SATNet, 和google的PrediNet就是两个很好的例子。SATNet 和 PrediNet都已经做到了端到端的网络（神经网络的扩充）。
我们知道在强逻辑领域，数学上都可以归结为SAT（命题可满足性）问题，SAT问题中最常见的就是MAX-SAT(最大可满足问题)，如下：
无论你给上式两个变量如何赋值，命题推演后你会发现上面的命题不可能为真（True）。现实中还有更复杂的强逻辑问题，如数独：
CMU的SATNet就研究了解答上述复杂SAT问题的神经网络方案。与其说是神经网络，不如说是一个神经网络层（淡色方框部分）：
