现代人工智能迄今虽然只有60年的历史，但发展过程却充满曲折。帕梅拉·麦考达克（Pamela McCorduck）的著作（Machines Who Think）很好地介绍了人工智能的早期发展，但尼尔斯·尼尔森（Nils Nilsson）的著作（The Quest for Artificial Intelligence:A History of Ideas and Achievements）涉及的领域更多，而且可以在网上获取。
由于人工智能领域纷繁复杂，想通过一本书就解决全部问题似乎不太可能。但是斯图尔特·拉塞尔（Stuart Russell）和彼得·诺维格（Peter Norvig）的著作（Artificial Intelligence: A Modern Approach）却恰恰做到了这一点。该书介绍了所有主要技术的发展方向，还涵盖了历史和哲学背景知识，仅参考书目就有30页之多，而且字体很小，确实物有所值。但是这本书内容技术性较强，适合高年级的大学生阅读。我自己使用的课本（Thinking as Computation: A First Course）内容较为通俗，其中涉及人工智能的内容更适合大众阅读。
据我所知，关于人工智能技术的最新趋势这一话题，目前还没有什么好书值得推荐，而且技术发展日新月异，对于读者来说，最好的办法是翻阅新近出版的报纸、杂志，寻找相关文章，有些文章直接在网上就能找到，比如关于丰田投资的消息，关于OpenAI项目等内容。至于我在书中提到的自适应机器学习的技术前景，我建议上网搜索“无监督学习”“深度学习”或者“人工智能技术”。［另一种办法是网上搜索该领域的代表人物，比如我的同事杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）］。想要进一步了解机器学习，Machine Learning: A Probabilistic Perspective是非常优秀（但也颇有难度）的教材。文章Building high-level features using large scale unsupervised learning中则有在图像中对猫进行识别的介绍。
老式人工智能（GOFAI）这一术语出自哲学家约翰·海于格兰（John Haugeland）的Artificial Intelligence:The Very Idea一书。约翰·麦卡锡（John McCarthy）写于1958年的经典论文Program with comman sense可以在网上找到。Readings in Knowledge Representation,Formalizing Common Sense: Papers by John McCarthy，Semantic Information Processing和Redings in Artificial Intelligence等书中不但收录了这篇论文，而且还有其他不少影响深远的文章。
图灵测试最早是图灵在Computing machinery and intelligence一文中提出的，从那以后，一直饱受争议。我知道的所有与人工智能相关的教材，包括The Turing Test: Verbal Behavior as the Hallmark of Intelligence等书都谈到这一问题。在Minds, brains and programs 一文中可以找到更多关于中文房间这一问题的讨论，其中收录了众多评论者的看法。我未对其进行反驳，而是在Is it enough to get the behavior right?中提出了总和房间理论（Summation Room）。