讨论了设计人类感知人工智能系统面临的挑战，包括建模人类的心理状态、识别其愿望和意图、提供主动支持、展示可解释性行为、并引发信任等，并强调这种系统引出的伦理困境和推广真正跨学科合作的必要性。

Oct, 2019

本文主张人工智能系统需要模拟、理解、甚至复制人类的认知偏差，在人机协作中扮演更加重要的角色，并提出了关于人类认知偏差和人工智能之间相互作用的研究议程及三个感兴趣的广泛领域，并为具有更好对人类偏见的人工智能系统的设计方向提出了研究方向。

Oct, 2022

该论文旨在提出一种 “基础” 的视角，启发人工智能的进步，包括 “基于感知 - 动作循环的体现、嵌入、延伸和实践认知” 的研究方向，以及运用逐步发展的技能促进逐步的语言发展、逐渐适应物理和社会环境的智能代理等几个具体的组成部分，以建立人类一样的语言能力。

Jan, 2022

通过一系列的实验，我们评估了当前基于视觉的大型语言模型在直觉物理、因果推理和直观心理领域的表现。我们的研究结果表明，尽管这些模型在处理和解释视觉数据方面表现出显著的能力，但在这些领域仍然不如人类。这些模型对物理定律和因果关系有基本的理解，但缺乏更深入的洞察力 - 人类认知的一个关键方面。此外，在需要直觉心理理论的任务中，这些模型完全失败。我们的结果强调了将更强大的理解因果关系、物理动力学和社会认知机制整合到现代基于视觉的语言模型中的必要性，并指出了认知启发式评估标准的重要性。

Nov, 2023

人工智能系统在模拟或接近人类间的相互作用中，特别是在多层次环境中与不同实体进行的情况下，必须首先深入而细致地理解自己，以实现对人类认知的高质量理解。

Dec, 2023

探讨了为了使人工智能和人类更有效地团队合作，人类需要了解人工智能的思维方式（称为 ToAIM），并在可视化问题回答视觉问题领域内进行实篇研究，发现虽然解释性 AI 受到了广泛关注，但访问模型内部状态对于预测其行为并不有帮助。

Apr, 2017

交互式人工智能辅助系统旨在提供及时指导，帮助人类用户完成各种任务。本研究分析了用户在任务执行过程中的心理状态，并研究了大型语言模型在解析用户个人资料以实现个性化用户指导方面的能力和挑战。

Mar, 2024

本研究提出借鉴认知理论以推进 AI 的研究方向，通过嵌入因果组件来获得适应性、推理能力、常识理解等人类决策能力，以期激发 AI 技术研究，进而更好地理解人类和机器智能。

Oct, 2020

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

本文综述认知科学的进展，提出了人工智能领域需要实现的目标和面临的挑战，即建立支持解释和理解的世界因果模型，以及将学习基于物理和心理直觉理论，使用组合性和学习来学习以适应新的任务和情况

Apr, 2016