AI（人工智能）确实具有逻辑思维能力，但这种逻辑是基于算法和数据处理的，而不是人类那种基于经验和直觉的逻辑。AI的逻辑推理能力主要体现在以下几个方面：
1. 数据驱动：AI的逻辑推理能力主要依赖于大量的数据和算法。通过对大量数据的分析和学习，AI可以识别出数据中的模式和规律，从而做出相应的判断和决策。例如，在医疗领域，AI可以通过分析大量的病例数据，预测疾病的发展趋势和治疗方案。
2. 自动化执行：AI的逻辑推理能力可以帮助人们完成一些重复性、繁琐的任务，提高工作效率。例如，在金融领域，AI可以自动进行风险评估和信用评分，帮助金融机构更好地管理风险。
3. 优化问题解决：AI的逻辑推理能力可以帮助人们解决一些复杂的问题。例如，在城市规划中，AI可以根据历史数据和实时数据，预测城市的发展态势，为决策者提供参考。
然而，尽管AI具有逻辑思维能力，但目前还很少有人专门学习这种逻辑推理方法。原因主要有以下几点：
1. 缺乏实际应用：虽然AI的逻辑推理能力在理论上是可行的，但在实际应用中，往往需要结合具体的业务场景和需求来进行设计和实现。这需要具备一定的专业知识和经验，而目前大多数人对这些方面并不熟悉。
2. 技术门槛较高：AI的逻辑推理方法涉及到机器学习、深度学习等前沿技术，这些技术的学习和掌握需要较高的门槛。而且，随着技术的发展，这些技术也在不断更新迭代，需要不断学习和跟进。
3. 应用范围有限：虽然AI的逻辑推理能力在某些领域有广泛的应用，但目前还主要集中在一些特定的行业和领域，如金融、医疗、交通等。对于大多数人来说，这些领域的知识和技能可能并不重要，因此不太愿意专门学习这种逻辑推理方法。
4. 缺乏明确的价值导向：虽然AI的逻辑推理能力可以为人们带来很多便利，但目前还缺乏一个明确的应用场景和价值导向。这使得很多人对学习这种逻辑推理方法的兴趣不高。
总之，虽然AI具有逻辑思维能力，但由于其技术门槛较高、应用范围有限以及缺乏明确的价值导向等原因，目前还很少有人专门学习这种逻辑推理方法。未来随着技术的不断发展和应用的深入，相信这种逻辑推理方法会越来越受到重视和应用。
