AI程序的逻辑结构主要包括以下几个方面：
算法结构：
这是AI程序的核心部分，涉及一系列用于模拟人类智能行为的算法。这些算法用于处理数据、识别模式、做出决策等。常见的算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
数据结构：
AI程序需要组织和存储数据以便有效地处理。常用的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。这些数据结构帮助AI程序以高效的方式存储和操作数据。
逻辑结构：
AI程序的逻辑推理过程是形式化的，通过既定的符号和规则来处理和推导信息。这种逻辑结构可以是基于规则的推理、搜索算法、优化算法等。
模型构建：
AI模型是代码中最核心的部分，定义了模型的结构和参数，包括神经网络的层次结构、连接方式和激活函数等。模型构建涉及选择合适的模型类型、确定模型的参数以及训练模型。
编程思维：
开发和设计人工智能系统时，需要运用算法思维、问题分解、系统设计和测试等编程思维方法。这些思维方法帮助开发者从问题定义到解决方案的整个过程进行有效的组织和规划。
选择结构和循环结构：
在编程中，选择结构（如if-elif-else语句）和循环结构（如for和while循环）是基本的控制结构，用于实现程序的决策和重复执行。
总结起来，AI程序的逻辑结构是通过算法、数据结构、逻辑推理、模型构建、编程思维和基本的编程结构（如选择结构和循环结构）来实现的。这些组件共同工作，使AI程序能够模拟人类智能的部分或全部能力，并执行特定的任务。