inteligencję socjalno-emocjonalną oraz inteligencję etyczną/moralną połączoną z samoświadomością i zdolnością do podejmowania odpowiedzialnych decyzji przez inteligentną maszynę.
Jego obecne zainteresowania naukowe obejmują:
Bionika i Biocybernetyka Zastosowania: EEG, NIRS, ECoG, EMG, fMRI w zastosowaniu do interfejsów mózg-komputer. Dekompozycja tensorów i sieci tensorowe w sztucznej inteligencji Uczenie maszyn na danych niestacjonarnych Fuzja danych multimodalnych i kompresja głębokich sieci neuronowych Prognozowanie i analiza szeregów czasowych Matematyczne aspekty optymalizacji portfeli inwestycyjnych w ekonomii Algorytmy uczenia się przy użyciu multiplikatywnego gradientu wykładniczego i gradientu naturalnego dla różnych zastosowań w sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) z wieloma inteligencjami i rozwijanie bezpiecznej sztucznej inteligencji.