1. Badia A. P. et al. Agent57: Outperforming the Atari human benchmark //International conference on machine learning. – PMLR, 2020. – P. 507-517.  

2. Baldassarre G. et al. (ed.). Intrinsically motivated learning in natural and artificial systems. – Springer Berlin Heidelberg, 2013. – P. 1-14.  

3. Beaulieu S. et al. Learning to continually learn //arXiv preprint arXiv:2002.09571. – 2020.  

4. Colas C. et al. Curious: intrinsically motivated modular multi-goal reinforcement learning //International conference on machine learning. – PMLR, 2019. – P. 1331-1340.  

5. Davis E., Marcus G. Commonsense reasoning and commonsense knowledge in artificial intelligence //Communications of the ACM. – 2015. – V. 58. – №. 9. – P. 92-103.  

6. Ellis K. et al. DreamCoder: growing generalizable, interpretable knowledge with wake-sleep Bayesian program learning //Philosophical Transactions of the Royal Society A. – 2023. – V. 381. – №. 2251. – P. 20220050.  

7. Finn C., Abbeel P., Levine S. Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks //International conference on machine learning. – PMLR, 2017. – P. 1126-1135.  

8. Gentner D., Forbus K. D. Computational models of analogy //Wiley interdisciplinary reviews: cognitive science. – 2011. – V. 2. – №. 3. – P. 266-276.  

9. Ha D., Schmidhuber J. Recurrent world models facilitate policy evolution //Advances in neural information processing systems. – 2018. – V. 31.  

10. Hafner D. et al. Mastering atari with discrete world models //arXiv preprint arXiv:2010.02193. – 2020.  

11. https://ai100.stanford.edu/gathering-strength-gathering-storms-one-hundred-year-study-artificial-intelligence-ai100-2021-study.  

12. Lake B. M., Salakhutdinov R., Tenenbaum J. B. Human-level concept learning through probabilistic program induction //Science. – 2015. – V. 350. – №. 6266. – P. 1332-1338.  

13. Michael L. Littman, Ifeoma Ajunwa, Guy Berger, Craig Boutilier, Morgan Currie, Finale Doshi-Velez, Gillian Hadfield, Michael C. Horowitz, Charles Isbell, Hiroaki Kitano, Karen Levy, Terah Lyons, Melanie Mitchell, Julie Shah, Steven Sloman, Shannon Vallor, and Toby Walsh. “Gathering Strength, Gathering Storms: The One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100) 2021 Study Panel Report”. Stanford University, Stanford, CA, September 2021. Doc: http://ai100.stanford.edu/2021-report. Accessed: September 16, 2021.  

14. Mitchell M. Abstraction and analogy-making in artificial intelligence //Annals of the New York Academy of Sciences. – 2021. – V. 1505. – №. 1. – P. 79-101.  EDN: MHZMIT

15. Morozov E. To save everything, click here: the folly of technological solutionism //Public Affairs, New York. 2013. 16 p.  

16. Morozov Evgeny (30 June 2023). The True Threat of Artificial Intelligence. The New York Times.  

17. Pathak D. et al. Curiosity-driven exploration by self-supervised prediction //International conference on machine learning. – PMLR, 2017. – P. 2778-2787.  

18. Pearl J. Theoretical impediments to machine learning with seven sparks from the causal revolution //arXiv preprint arXiv:1801.04016. – 2018.  

19. Silver D. et al. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search //Nature. – 2016. – V. 529. – №. 7587. – P. 484-489.  

20. Smith K. et al. Modeling expectation violation in intuitive physics with coarse probabilistic object representations //Advances in neural information processing systems. – 2019. – V. 32.  

21. Vaswani A. et al. Attention is all you need //Advances in neural information processing systems. – 2017. – V. 30.  

22. Zamaraeva, Yu. S. History of Complex Identity Research / Yu. S. Zamaraeva, N. P. Koptseva // Journal of Siberian Federal University. Humanities and Social Sciences. – 2020. – Vol. 13, No. 7. – P. 1216-1229.  DOI: 10.17516/1997-1370-0637  EDN: JPNKZK

23. Zhu Y. et al. Dark, beyond deep: A paradigm shift to cognitive ai with humanlike common sense //Engineering. – 2020. – Т. 6. – №. 3. – С. 310-345.  

24. Дегтяренко, К. А. Искусственный интеллект в медицине. Обзор 21 международной конференции по искусственному интеллекту в медицине (июнь 2023 Г.) / К. А. Дегтяренко // Азия, Америка и Африка: история и современность. – 2023. – Т. 2, № 3. – С. 27-42.  DOI: 10.31804/2782-540X-2023-2-3-27-42  EDN: DBFYWB

25. Ермаков, Т. К. Базовые схемы взаимодействия и алгоритмы властных отношений в видеоиграх / Т. К. Ермаков // Северные Архивы и Экспедиции. – 2023. – Т. 7, № 1. – С. 88-96.  EDN: FKFXWJ

26. Ермаков, Т. К. Становление персонального компьютера как актора в США 1970-х годов / Т. К. Ермаков, К. В. Резникова // Социальная антропология Сибири. – 2020. – Т. 1, № 3. – С. 26-36.  DOI: 10.31804/2687-0606-2020-1-3-26-36  EDN: WSVYEH

27. Замараева, Ю. С. Формирование понятия “сложная идентичность” в современных гуманитарных науках / Ю. С. Замараева // Сибирский антропологический журнал. – 2020. – Т. 4, № 2. – С. 89-102.  DOI: 10.31804/2542-1816-2020-4-2-87-100  EDN: YBRGNW

28. Кистова, А. В. Интеграция этнографического подхода и “понимающей герменевтики” как методологическая стратегия конструирования социальных идентичностей / А. В. Кистова // Сибирский антропологический журнал. – 2017. – Т. 1, № 2. – С. 24-40.  EDN: ZDMEPZ

29. Кистова, А. В. Культура как фактор социальной динамики / А. В. Кистова // Северные Архивы и Экспедиции. – 2020. – Т. 4, № 2. – С. 100-111.  DOI: 10.31806/2542-1158-2020-4-2-100-111  EDN: SABKQD

30. Колесник, М. А. Искусственный интеллект в Китае. Обзор 4 Международной конференции по искусственному интеллекту в Китае (Springer, 2023 Г.) / М. А. Колесник // Цифровизация. – 2023. – Т. 4, № 3. – С. 41-56.  EDN: VJHQVI

31. Копцева, Н. П. Понятие “социально-техническая система” в социально-гуманитарных исследованиях конца XX – начала XXI века / Н. П. Копцева, Ю. С. Замараева, Ю. Н. Менжуренко // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2023. – Т. 16, № 8. – С. 1343-1354.  EDN: UPFDTS  

32. Копцева, Н. П. Современные исследования в области социологии искусственного интеллекта: базовые подходы. Часть 6.3 / Н. П. Копцева, Ю. С. Замараева // Социология искусственного интеллекта. – 2023. – Т. 4, № 3. – С. 8-21.  EDN: QFJEJC  

33. Копцева, Н. П. Современные исследования в области социологии искусственного интеллекта: базовые подходы. Часть 5 / Н. П. Копцева // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3. – № 4. – С. 9-22.  DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-4-9-22  EDN: AAVWZH  

34. Копцева, Н. П. Современные исследования в области социологии искусственного интеллекта: базовые подходы. Часть 6.2 / Н. П. Копцева, Ю. С. Замараева // Социология искусственного интеллекта. – 2023a. – Т. 4, № 2. – С. 8-25.  EDN: FMQUUM  

35. Лещинская, Н. М. Внедрение технологий искусственного интеллекта в России / Н. М. Лещинская, М. А. Колесник // Социология искусственного интеллекта. – 2023. – Т. 4, № 2. – С. 63-72.  EDN: LNJOTJ

36. Лещинская, Н. М. Дайджест новостей в сфере развития искусственного интеллекта / Н. М. Лещинская, Н. А. Сергеева // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3, № 3. – С. 41-51.  DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-3-41-51  EDN: INAALZ

37. Научно-технический прогресс в кинематографе и фотографии на материале российской периодики 1907-1917 гг. / А. А. Ситникова, Н. М. Лещинская, Е. А. Сертакова, М. А. Колесник // Былые годы. – 2023. – № 18(1). – С. 420-430.  DOI: 10.13187/bg.2023.1.420  EDN: RGAJPA

38. Научно-технический прогресс начала ХХ века в периодической печати Российской империи (журнал “Зодчий”, 1902 г.) / Ю. С. Замараева, Н. Н. Середкина, Д. С. Пчелкина, Н. Н. Пименова // Былые годы. – 2023. – № 18(1). – С. 390-401.  DOI: 10.13187/bg.2023.1.390  EDN: SYMSSL

39. Новое будущее Сибири: ожидания, вызовы, решения / А. В. Бухаров, Н. А. Бахова, Е. А. Викторук [и др.]; Министерство образования и науки РФ, Сибирский федеральный университет, Красноярский государственный университет им. В.П. Астафьева. – Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2013. – 490 с. – (Путь в будущее: Сибирь глазами учёных). – ISBN 978-5-7638-2537-4.  EDN: SFCXHJ

40. Образ искусственного интеллекта в кинематографе: трансформации в период 1980-2010-х годов / К. А. Дегтяренко, Д. С. Пчелкина, А. А. Шпак, Н. Н. Пименова // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2023. – Т. 16, № 8. – С. 1454-1470.  EDN: XVMNJF  

41. Образ искусственного интеллекта в сериале “Черное зеркало” (2011-2019) / Н. М. Лещинская, М. А. Колесник, А. А. Омелик, Т. К. Ермаков // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2023. – Т. 16, № 8. – С. 1331-1342.  EDN: VHEJDX  

42. Омелик, А. А. Влияния искусственного интеллекта на творческий процесс / А. А. Омелик // Проспект Свободный – 2023: Материалы XIX Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Красноярск, 24-29 апреля 2023 года. – Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2023. – С. 2606-2609.  EDN: EJYQDN

43. Омелик, А. А. Развернутая рецензия на коллективную монографию “Философские проблемы развития искусственного интеллекта” / А. А. Омелик, Ю. В. Квашнина // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3, № 4. – С. 129-141.  DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-4-129-141  EDN: TIIAMI

44. Омелик, А. А. Трансформации визуального искусства под влиянием искусственного интеллекта / А. А. Омелик // Северные Архивы и Экспедиции. – 2023. – Т. 7, № 2. – С. 126-132.  EDN: KLVCSC

45. Пашова, Э. В. Роботы с искусственным интеллектом в современной визуальной культуре:анализ образа персонального помощника по уходу за здоровьем – Бэймакса -в полнометражном анимационном фильме “Город героев” и его сериальных продолжениях / Э. В. Пашова // Сибирский антропологический журнал. – 2023. – Т. 7, № 3. – С. 25-36.  EDN: ZANNHD

46. Пашова, Э. В. “Супербоги”: как создатели комиксов осмысляют архетипы супергероев / Э. В. Пашова // Северные Архивы и Экспедиции. – 2020. – Т. 4, № 3. – С. 100-110.  DOI: 10.31806/2542-1158-2020-4-3-100-110  EDN: LFNHAG

47. Пименова, Н. Н. Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект. Рецензия на книгу Мелани Митчелл / Н. Н. Пименова, А. А. Шпак // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3, № 2. – С. 71-82.  DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-2-71-82  EDN: DUPHQV

48. Сергеева, Н. А. Рецензия на книгу Кай-Фу Ли “ИИ-2041. Десять образов нашего будущего” / Н. А. Сергеева, Ю. С. Замараева // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3, № 3. – С. 52-68.  DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-3-52-68  EDN: JSZOCQ

49. Сергеева, Н. А. Дайджест новостей в сфере развития искусственного интеллекта / Н. А. Сергеева, А. А. Омелик, Ю. С. Замараева // Социология искусственного интеллекта. – 2023. – Т. 4, № 1. – С. 26-36.  DOI: 10.31804/2712-939X-2023-4-1-26-36  EDN: HWZDKB

50. Середкина, Н. Н. Антропологические и этнологические подходы к изучению общероссийской гражданской идентичности / Н. Н. Середкина // Сибирский антропологический журнал. – 2022. – Т. 6, № 1. – С. 111-121.  DOI: 10.31804/2542-1816-2022-6-1-111-121  EDN: AHNUED

51. Середкина, Н. Н. Социологические основания общероссийской гражданской идентичности / Н. Н. Середкина // Специфика этнических миграционных процессов на территории Центральной Сибири в XX-XXI веках: опыт и перспективы: Материалы Международной научно-практической конференции, Красноярск, 25-27 ноября 2021 года. – Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2022. – С. 16-28.  EDN: KSCIJJ

52. Середкина, Н. Н. Цифровизация и лингвистика: актуальный статус исследований / Н. Н. Середкина // Цифровизация. – 2021. – Т. 2, № 2. – С. 25-34.  DOI: 10.37993/2712-8733-2021-2-2-25-34  EDN: VVTKNU

53. Сертакова, Е. А. Компьютерное искусство 1960-1980-х годов / Е. А. Сертакова, А. А. Ситникова, М. А. Колесник // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3, № 3. – С. 69-90.  DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-3-69-90  EDN: JUGALR

54. Сертакова, Е. А. Понятие “сеть” Джона Барнса как аналитический подход в познании системы социальных отношений / Е. А. Сертакова // Молодежь и наука: Сборник материалов VI-й Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Электронный ресурс), Красноярск, 20-25 апреля 2010 года / Ответственный редактор: О.А. Краев. – Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2011.  EDN: VCSSHX

55. Сертакова, Е. А. Социальные системы, модели, трансформации: анализ теоретических подходов / Е. А. Сертакова // Социальная антропология Сибири. – 2021. – Т. 2, № 2. – С. 18-35.  EDN: ZUOLQV

56. Ситникова, А. А. Теоретические, прикладные и синтетические методы исследования культуры как социально-антропологической системы / А. А. Ситникова // Социальная антропология Сибири. – 2021. – Т. 2, № 2. – С. 6-17.  EDN: ICEFEC

57. Ситникова, А. А. К вопросу о методологии исследований культуры как социально-антропологической системы / А. А. Ситникова // Социодинамика. – 2015. – № 1. – С. 75-100.  DOI: 10.7256/2409-7144.2015.1.14237  EDN: TFCDPF

58. Ситникова, А. А. Художественный образ искусственного интеллекта в анимации XXI века / А. А. Ситникова, Е. А. Сертакова // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3, № 2. – С. 57-70.  DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-2-57-70  EDN: FNLDPE

59. Шпак, А. А. Культурные механизмы конструирования сложных идентичностей / А. А. Шпак // Сибирский антропологический журнал. – 2020. – Т. 4, № 3. – С. 73-84.  DOI: 10.31804/2542-1816-2020-4-3-73-84  EDN: WXZIRO

60. Шпак, А. А. Проблемы применения технологий искусственного интеллекта в социологическом аспекте / А. А. Шпак // Социология искусственного интеллекта. – 2021. – Т. 2, № 4. – С. 43-46.  DOI: 10.31804/2712-939X-2021-2-4-43-46  EDN: QVBASW
61. Шпак, Б. А. Методы машинного обучения в гуманитарных науках / Б. А. Шпак, К. А. Дегтяренко, А. А. Шпак // Социология искусственного интеллекта. – 2021. – Т. 2, № 3. – С. 21-24.  DOI: 10.31804/2687-0606-2021-2-3-21-24  EDN: GJIBTC