这篇近期的论文讨论了人工智能的发展、应用现状及未来所需的研究方向与挑战，特别是人工智能公平、可信、安全的需求。

Aug, 2019

探讨了人类智能与人工智能在预测特定结果方面的优劣，提出了在未来几十年内的劳动分工典范可能是混合智能。这个概念旨在利用人类智能和人工智能的互补优势，以使它们能够比两者分别表现得更好，并探讨了其在组织上下文中的应用。

May, 2021

该论文探讨了人工智能的发展带来的挑战，提出了在系统、架构和安全方面的研究方向，以解决 AI 技术存储和处理数据量的限制，并提高数据隐私保护，以便这一技术能够更好地改善人们的生活和社会。

Dec, 2017

本文简述了人工智能的近一个世纪发展历程，总结了发展趋势并发现了普遍规律，分析了过去失败和现在成功的原因，强调了哲学思维在理解和解决人工智能问题中的重要性以及重点发展方向应该是人机协作和以计算能力为核心的技术路径。

Mar, 2023

该论文探讨了神经网络的复兴及其对人工智能领域的影响，介绍了监督学习和深度学习等技术的应用和优劣势，同时也指出了一些伦理和技术上的问题和挑战。

Oct, 2022

人工智能在几个关键方面仍然比人类智能有限，如在理解上下文、言外之意和微妙线索方面的能力。本文展望了可能用于缩小人类智能与机器智能差距的机器智能候选方法，重点讨论了当前人工智能技术的不足，以及层次规划和能量基、潜变量方法以及联合嵌入预测架构方法如何帮助弥合这一差距。

Aug, 2023

研究提出了一组具体的通用 AI 目标及一个平台，以客观的方式测量机器满足这些目标的程度，以便填补当前研究缺乏测量机器通用智能进展的客观方法这一空白。

Jan, 2017

计算机是否能思考、推理，以及是否具有意识与心智模型的问题常被提及，然而这篇论文通过广泛的科学研究和相关来源的证据进行了评估。

Apr, 2024

批判性地探讨深度神经网络 (DNN) 作为实现人工通用智能的技术选择的可行性，并给出了五个主要的原因进行支撑，表明 DNN 目前还不适合成为实现人工通用智能的选择。

Mar, 2022

本书旨在提供人工智能发展的历史、潜力和局限性的现实图景，并介绍 AI 的各种应用领域及方法，其中重点覆盖了深度学习等当前人工智能的主流方法及技术，以及 AI 在人类情感智能等领域的应用，最后总结了当前 AI 的现状与未来发展趋势。

Jan, 2022