人間のさまざまな活動において論理的推論は欠かせない。論理的な課題の筆頭として、しばしば数学が取り上げられる。GPT-3をはじめとした大規模言語モデルのアプローチはさまざまな分野で成果を上げているが、初等算術タスクに対する精度は限定的であり、ニューラルネットによる数的処理は未だ困難であることが知られている。一方で、算術課題は人間によっては十分理解されているために、特定の課題に注目しそれを解くシステムは容易に構築できてしまう。本講演ではこれらの状況を概観した上で、我々が提案する算術課題を含むより広いクラスの論理タスクの特徴づけについてと、関連する事項として外挿と説明可能性についても議論する。我々は、論理タスクが論理的処理を行うための良い帰納バイアスを見つけるために役立つと期待している。