逻辑程序设计和归纳逻辑程序设计是人工智能领域的重要方向。本文主要研究针对特定对象的逻辑归纳学习,以及在计算机围棋对弈中的应用。归纳逻辑程序设计区别于一般的深度学习和传统的机器学习,归纳逻辑程序设计结果的表达更为直观。这种学习过程具有一般知识的经典逻辑推理功能,还可以具有高阶逻辑推理功能、非单调逻辑推理功能、偏好逻辑推理功能和其他一些非经典的逻辑推理功能。本文对围棋的手法的逻辑程序表示、围棋气和领势的计算进行了研究分析,并提出了一种新的基于指定对象的归纳学习方法,允许在回答集编程（ASP）中学习指定对象的某些特征,从而有助于归纳逻辑学习在一些具体领域的应用研究。该框架由背景知识（B）、学习示例（E）、猜想空间（S）和猜想（H）构成,是一个从学习到结论推理的过程,这种通过背景知识和实例学习得到猜想的程序设计方式就是归纳逻辑程序设计。该框架中背景知识是已经存在的知识,学习示例是所要学习的对象的特征,猜想是学习的结果,而最为主要的是猜想空间（S）的形成,猜想空间是根据学习目标和学习问题所构造的候选解集合。在计算机围棋中,主要研究围棋对弈的手法规则、围棋气和领势的计算等。本文还介绍了回答集编程（ASP）和归纳逻辑程序设计在实际棋局中的应用。在实际的围棋对弈中,根据现有的围棋对弈规则,我们给出了围棋手法的逻辑规则表示,通过ASP归纳逻辑程序实现这些逻辑规则在计算机围棋对弈中的应用,其次,再通过对围棋气和领势的计算方式的研究与分析,可在结合围棋手法、气以及领势的计算的基础上,得到在任意当前棋局下,计算机围棋程序针对特定情况给出的优化解。进而实现计算机围棋在对弈中的决策。