人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门学科。在人工智能领域，有许多重要的论文和研究成果。以下是一些经典的人工智能论文，供您参考：

1. "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity" – 由Warren McCulloch和Walter Pitts于1943年发表，这篇论文提出了神经元模型，为神经网络的发展奠定了基础。

2. "Computing Machinery and Intelligence" – 由Alan Turing于1950年发表，这篇论文提出了著名的图灵测试，探讨了机器是否能够表现出智能的问题。

3. "Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry" – 由Marvin Minsky和Seymour Papert于1969年发表，这篇论文对感知机模型进行了深入研究，对神经网络的发展产生了重要影响。

4. "A Few Useful Things to Know About Machine Learning" – 由Pedro Domingos于2012年发表，这篇论文总结了机器学习中的一些重要概念和技巧，对机器学习的实践具有指导意义。

5. "Deep Learning" – 由Yoshua Bengio、Yann LeCun和Geoffrey Hinton于2015年发表，这篇论文系统地介绍了深度学习的基本原理和方法，对深度学习的快速发展起到了重要推动作用。

6. "Generative Adversarial Networks" – 由Ian Goodfellow等人于2014年发表，这篇论文提出了生成对抗网络（GAN）的概念和训练方法，为图像生成和生成模型的研究开辟了新的方向。

7. "Attention Is All You Need" – 由Vaswani等人于2017年发表，这篇论文提出了Transformer模型，引入了自注意力机制，极大地推动了自然语言处理领域的发展。

以上是一些经典的人工智能论文，涵盖了神经网络、机器学习、深度学习和自然语言处理等领域的重要研究成果。希望对您的研究有所帮助！