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连锁推理
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一个连锁推理是由一连串推理构成的一个链条。在这种推理形式中，每一个命题的谓项与下一个命题的主项相同。换一个说法，如同下例：
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所有大乌鸦都是乌鸦；
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所有乌鸦都是鸟；
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所有鸟都是动物；
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所有动物都需要氧气。
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在这个连锁推理中，各个前提联系在一起导致了一个明显的结论（“所有大乌鸦都需要氧气”）。在许多逻辑谜题中，关键就在于发现连锁推理。上一章（插曲）提到的“公司的流言加工厂”的例子，就是一个明显的连锁推理。
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连锁推理（sorites）这个词源于希腊语中与“堆”对应的单词。这是因为，在谷堆悖论中正是（错误地）应用了这种推理方法：
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如果x构成一堆，那么x减去1粒构成一堆；
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如果x减去1粒构成一堆，那么x减去2粒构成一堆；
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如果x减去2粒构成一堆，那么x减去3粒构成一堆；
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如果x减去3粒构成一堆，那么x减去4粒构成一堆；
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……
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如果x减去12 882 902粒构成一堆，那么x减去12 882 903粒构成一堆：
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这样下去，这个推理可以包含上百万个步骤。
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连锁悖论可能是最简单的演绎悖论了。这里没有任何难以理解的东西。一个前提轻微地不精确，在这个前提不断地重复应用之后，这种不精确性累积起来——所有的连锁悖论都是根据这种方法生成的。这种悖论的迷人之处在于，它利用（滥用）了一种极为常见而重要的推理形式。我们的大多数知识和观念都是通过连锁推理达到的。
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有一天你看见一只乌鸦，以前你从未见过这只乌鸦，任何鸟类学家也没见过这只乌鸦。即便如此，你还是知道许多关于这只乌鸦的事。你知道（或者说有强烈的理由相信），它是恒温动物，它的羽毛和皮肤下面有骨头，它是从蛋里孵出来的，为了生存它需要水、氧气和食物，等等。这些知识既非来自直接经验，也不是别人明确地告诉你的。你曾经把某只乌鸦放进充满纯氮的屋子里吗（更别说这只特定的乌鸦了）？你曾经在某本书上见过“所有乌鸦都有骨头”这样直截了当的陈述吗？你通过建构必需的连锁推理，才能了解关于这只乌鸦的这些事实。
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科学建立于连锁推理之上。根据这种推理形式，任何人都可以从几个既得的概括陈述出发，推出很多信息。信赖连锁推理可以使实验过程更经济。很可能从没有人做过实验以检验乌鸦是否需要氧气。实验已经表明各种不同种类的动物都需要氧气，如果存在什么理由令我们相信乌鸦也许是厌氧型生物，那么这种可能性应当已经有人检验过了。就像上面介绍的那样，我们依赖于连锁推理。
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科学家寻求“所有X都是Y”这样的概括陈述，因为这类陈述使他们可以迅速地推理。“控制实验”的概念已预先假定，关于这个世界的重要事实符合这类陈述（在控制实验中，原因与结果的关系是独立可辨的）。然而，这并不意味着，所有真理都可以如此简单地表达。每当我们发现一部分真理时，这些真理总是反映出我们已掌握的、关于真相的片段可能与真相的整体并不相符。
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复杂性
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上一章介绍了“UND”谜题，这道题无法用“合乎逻辑”的方法解决。福尔摩斯对这道题的抱怨显示了一个相反的问题类型，与那些可以用逻辑程序处理的问题相对。连锁推理式的按部就班的程序，在这里无法应用。
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“UND”谜题涉及一个被称为“复杂性理论”的数理逻辑分支。复杂性理论在客观、抽象的程度上研究“一个问题会困难到什么程度”。计算机程序员根据经验发现，用计算机处理某些类型的问题要比处理其他类型的问题困难得多，这一发现催生了复杂性理论。
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如果复杂性理论只应用于计算机，那它的用处就小多了。实际上，这个理论同样可以应用于人类解决问题的过程。一个人解决问题必须依赖方法，方法（而非硬件）正是复杂性理论关注的焦点。
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寻找一个客观标准来衡量一个问题的困难程度，达到这个目标看起来也许是徒劳的。大多数在真实世界中出现的问题都是这样：一些人觉得容易，另一些人觉得困难。许多问题的解决依赖于在问题和其他的特定事实之间建立的各种各样的思想联系。你或者能建立起联系，或者不能建立起联系。
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