数据不可思议的有效性

2009 · Alon Halevy, Peter Norvig, Fernando Pereira

Halevy、Norvig 和 Pereira 认为，在自然语言和 Web 数据问题上，海量真实数据与简单可扩展模型往往比精巧但小规模的理论更有效。

苦涩的教训

2019 · Rich Sutton

Sutton 总结 AI 研究反复得到的教训：长期胜出的不是手工注入人类知识，而是能随计算规模增长而扩展的搜索和学习方法。