人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当前计算机技术领域的一个热门话题。人工智能的研究和应用涉及到多个学科，如计算机科学、数学、物理学以及哲学等。在学习人工智能导论的过程中，阅读相关文献是非常重要的。

以下是一些关于人工智能导论参考文献的推荐：

1.《Artificial Intelligence: A Modern Approach》（人工智能：一种现代方法），作者：Stuart Russell 和 Peter Norvig

该书是目前最受欢迎的人工智能教材之一，它涵盖了人工智能的多个方向，包括智能代理、搜索算法、知识表示、机器学习等，同时还介绍了人工智能的历史和未来发展方向。

2.《Deep Learning》（深度学习），作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville

该书是深度学习领域的经典教材，深度学习是人工智能中最具代表性的技术之一，该书介绍了深度学习的基本概念、算法和应用，是学习深度学习的入门参考书。

3.《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》（机器学习：概率视角），作者：Kevin P. Murphy

该书介绍了机器学习中的概率模型和贝叶斯统计方法，是学习机器学习中概率思维的重要参考书。

4.《Reinforcement Learning: An Introduction》（强化学习：一种介绍），作者：Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto

该书介绍了强化学习的基本概念和算法，强化学习是自主智能中最具前景的技术之一，它通过试错和奖励机制来学习解决问题，该书是学习强化学习的重要参考书。

5.《The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology》（奇点临近），作者：Ray Kurzweil

该书介绍了人工智能和生物技术的发展趋势，作者预测在未来几十年内，人工智能将达到超越人类智能的水平，从而引发一系列的技术和社会变革，该书是对人工智能未来发展趋势的思考和探讨。

以上是一些关于人工智能导论参考文献的推荐，通过阅读这些书籍，可以更全面地了解人工智能的基本概念、算法和应用，同时也可以了解人工智能在未来的发展趋势。