逻辑的基础是啥？国内大学的逻辑学，本质上是语言学，为了把话说准确。
而要解释世界，改造世界的逻辑学，靠得当然不是这个。其起步是分类学。
简单来说，先把各个物体按照一定标准分门别类，然后一定规律才能根据分类之后的物体进行推论。比如钢铁密度比水大，铜的密度比水大，于是钢铁和铜都可以归类到密度比水大这一分类中。密度比水的实心物体能沉入水中，这是规律。所以实心的钢铁和铜都可以沉入水中。这是推论。
有了分类之后，规律就有了作用范围，那么规律才有了推理价值。

所以某语言只能描述表象而不能说清楚本质，例如某语言过去能说清楚水，冰和水蒸气的区别，而不能说清楚其H2O本质。

既然逻辑从分类开始，那么如何分类呢？一般来说，就需要各种数据。但是数据正常是不全面（抽样数据）和不完全准确（有误差）的。所以，我们用于逻辑推理的基础是概率性。古典逻辑对于概率性事件是很难处理的，所以最后就淹没在了感性、经验之中了。
所以说，大数据结合机器学习的现代逻辑才如此厉害。可惜的是，中国人的课程里连古典逻辑基本都不学，这应该是学生的必修课。

当然，我对绝大多数的看法不要去学，天才们都看不懂的数理逻辑和现代逻辑的内容。先把古典逻辑学一学。
绝大多数推理错误，不是来自于对 规律的掌握，而不是分类不准确。

还是以实心铁和铜会沉入水中为例。
有些人是这样看的。实心金属会沉入水中。实心金属会沉入液体中。实心固体会沉入水中。等等。归根结底，要看的是实心固体的密度和液体的比较值。
但是，面对变化，绝大多数人是没有兴趣去进行分辨分类的。这是人的思维惰性。

里面蕴含了一个很重大的逻辑陷阱，从第一性原理出发进行推理，结合数据，进行推算，再结合其他数据加以验证，这种思维是很少见的。常见的是，看见铜铁沉入水中了，那么看见其它金属也会觉得它们也会沉入水中。手里拿着黄金，会有一种甸手感，因为脑子里的潜意识告诉你体积这么小的物体应该有多重，但是手里的感觉完全不是。