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

该论文探讨了当今人工智能和机器学习领域追求泛用性学习及越来越大的训练集和计算资源时，提出了一种集认知模型、知识驱动及基于推理的混合方法，可为一种更富深度且更强健的人工智能提供基础。

Feb, 2020

人工智能创新主要关注“what”和“how”问题，忽视可能的危害与社会背景，导致了潜在的社会技术问题，因此我们需要计算机科学和社会学科之间更紧密的联系。

Dec, 2020

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

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

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

人工通用智能（AGI）是构建“思考机器”的愿景，与“狭义人工智能”方法形成鲜明对比。本研究指出了纯统计方法无法实现AGI，同时确定了实现类似人类适应能力和自主学习所需的关键认知能力，并总结了阻碍AGI进展的社会技术因素。

Aug, 2023

本文概述了社会动态、技术进步和控制论与人工智能领域的开创性人物之间的复杂关系。它探讨了关键科学家之间的合作和人际关系，如McCulloch、Wiener、Pitts和Rosenblatt，对控制论和神经网络的发展的影响。它还讨论了属性重要创新如反向传播算法以及未解决的争论对新兴科学领域可能造成的潜在后果。本文强调解释灵活性、公众感知以及著名人物的影响如何塑造新领域的发展方向。它还强调了资金、媒体关注和联盟在确定各种研究方法的成功和认可方面的作用。此外，本文指出了符号人工智能和神经网络研究人员之间的合作和整合机会的错失，建议在今天的时代中可能存在更统一的方法，不再受到过去争议的历史包袱。

Oct, 2023

AI和深度学习的快速发展在大型语言模型中具有突破性的出现，这里提醒过度乐观的人关注毒性、偏见、记忆、奉承、逻辑不一致以及幻觉的存在，并指出人类智能只是一种规模放大的灵长类脑的案例。

Feb, 2024

当今AI技术在深度学习和生成式方法的发展下，取得了令人瞩目的成果，但在机器人领域却鲜有影响。目前的自主机器人并不通过与人的互动来学习在家中护理或担任护理助手等应用，而是依赖数学模型、规划框架和强化学习。因此，将机器人AI与深度学习技术相结合，创造经验性基础课程，有望极大提高AI机器人的广泛实用性，并推动该市场发展，降低成本，普及AI。

Mar, 2024