关于建设大型知识库这一问题，CYC是相关的一个长期项，参见Building Large Knowledge-Based Sytems: Representationand Inference in the CycProject。（由于无法深入了解，因此目前很难说清CYC取得了何种成果，总体来说不太像可控的科学研究。)斯坦福国际研究院的HALO(见A question-answering systemfor AP chemistry: assessing KR&R technologies.) 和 AURA (参见Achieving intelligence using prototypes, composition, and analogy)艾伦人工智能研究所的ARISTO（见Elementary school scienceand math tests as a driver for AI: Take the Aristo challenge!) 是其他相关且更为专业的工作。关于从网络自动从文本中提取知识的前景，请参阅 Open information extraction from the web—文的回顾。
最后，在网页(https://sites.google.com/site/krr2015/)上可以看到，该研讨会对调和GOFAI中的逻辑方法与AML中的统计方法进行了新的尝试。
第10章 人工智能技术应用
关于人工智能的未来，本章涉及的仅仅是几个棘手的问题。
注 释
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