近日，東南大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院黃廣斌首席教授聯(lián)合哈佛醫(yī)學(xué)院、清華大學(xué)、新加坡國(guó)立大學(xué)、新加坡南洋理工大學(xué)、新加坡國(guó)家神經(jīng)科學(xué)研究院、新加坡國(guó)家人工智能安全研究院、中山大學(xué)、香港嶺南大學(xué)等多家科研機(jī)構(gòu)，在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊《Neurocomputing》上發(fā)表題為“不受限制的人工智能必將超越人類智能：利用大腦AI孿生理論洞悉大腦秘密（Artificial intelligence without restriction surpassing human intelligence with probability one: Theoretical insight into secrets of the brain with AI twins of the brain）”的學(xué)術(shù)論文。

該研究解決了一個(gè)自70年前AI誕生之初就存在的備受關(guān)注的爭(zhēng)議性問(wèn)題：AI是否會(huì)在未來(lái)發(fā)展到超越人類智能？研究指出，人類智能的含義難以定義，其無(wú)限功能也難以全面掌握。直觀地說(shuō)，大腦中可能存在無(wú)限數(shù)量的未知感知（視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、溫度、觸覺(jué)等）和認(rèn)知（思維、記憶、學(xué)習(xí)、問(wèn)題解決、語(yǔ)言和決策等）功能。如果基于傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)和神經(jīng)元?jiǎng)恿W(xué)方法，將無(wú)法理解和表示所有這些“未知”。如果像通常的基于大腦的特定功能區(qū)域或子系統(tǒng)建立和比較AI模型，那么逐項(xiàng)比較人工智能和人類智能將是不切實(shí)際的。

研究團(tuán)隊(duì)提出了新型細(xì)胞級(jí)別的AI孿生方法，從人腦物理組件（如神經(jīng)元、突觸等）自下而上構(gòu)建為人類腦的AI孿生系統(tǒng)，并從理論上證明其能夠以任意預(yù)期的小誤差逼近大腦及其各個(gè)子功能系統(tǒng)（如感知和認(rèn)知功能），且不受限制的AI必定超越人類智能。研究從理論上揭示了人類智能只是自然界固有的“智能”的一個(gè)子集，是自然界在一種物理體系（生物腦）中的智能體現(xiàn)。

此外，該研究也理論證明了弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）在70年前關(guān)于AI潛力的猜想，即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有巨大潛力，尤其是它們能夠使AI系統(tǒng)行走、說(shuō)話、觀察、寫作、自我復(fù)制，甚至發(fā)展出對(duì)自身存在的意識(shí)。

該研究還針對(duì)兩個(gè)廣泛討論的基本問(wèn)題給出了答案：1）AI是否有發(fā)明創(chuàng)造能力；2）AI應(yīng)用中常用的誤差反向傳播算法是否也適用于大腦。對(duì)于第一個(gè)問(wèn)題，理論上AI孿生能以任何預(yù)期的小誤差普遍近似大腦及其功能系統(tǒng)，因此AI就有發(fā)明創(chuàng)造能力，可能有助發(fā)現(xiàn)自然界中存在的基本原理和定理。對(duì)于第二個(gè)問(wèn)題，需要雙向信息傳輸?shù)恼`差反向傳播算法在大腦中順序連接的單向生物組件（神經(jīng)元和突觸）上可能不可行。此外，該算法涉及大量計(jì)算和迭代，從而導(dǎo)致高能耗，這在生物體的生存環(huán)境中是不現(xiàn)實(shí)的。

該研究將為以下領(lǐng)域開(kāi)辟新的途徑：1）細(xì)胞級(jí)別的神經(jīng)科學(xué)動(dòng)態(tài)分析、大腦功能分析和腦疾病診斷，為腦相關(guān)疾病的研究和治療提供新思路；2）促進(jìn)跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)運(yùn)用AI技術(shù)研究不同類型的神經(jīng)元、突觸和大腦不同層級(jí)的功能子系統(tǒng)；3）推動(dòng)低功耗AI技術(shù)的開(kāi)發(fā)；4）開(kāi)發(fā)出具有發(fā)現(xiàn)自然法則能力的新型可控、更高效、更節(jié)能、可解釋且安全的AI技術(shù)。