记者从东南大学获悉，近日，该校自动化学院黄广斌首席教授联合哈佛医学院、清华大学、新加坡国立大学、新加坡南洋理工大学、新加坡国家神经科学研究院、新加坡国家人工智能安全研究院、中山大学、香港岭南大学等多家科研机构，在国际学术期刊《Neurocomputing》上发表题为“不受限制的人工智能必将超越人类智能：利用大脑AI孪生理论洞悉大脑秘密”的学术论文。

记者了解到，该研究解决了一个自70年前AI诞生之初就存在的备受关注的争议性问题：AI是否会在未来发展到超越人类智能？研究指出，人类智能的含义难以定义，其无限功能也难以全面掌握。直观地说，大脑中可能存在无限数量的未知感知（视觉、听觉、温度、触觉等）和认知（思维、记忆、学习、问题解决、语言和决策等）功能。如果基于传统的数学和神经元动力学方法，将无法理解和表示所有这些“未知”。如果像通常的基于大脑的特定功能区域或子系统建立和比较AI模型，那么逐项比较人工智能和人类智能将是不切实际的。

研究团队提出了新型细胞级别的AI孪生方法，从人脑物理组件（如神经元、突触等）自下而上构建为人类脑的AI孪生系统，并从理论上证明其能够以任意预期的小误差逼近大脑及其各个子功能系统（如感知和认知功能），且不受限制的AI必定超越人类智能。研究从理论上揭示了人类智能只是自然界固有的“智能”的一个子集，是自然界在一种物理体系（生物脑）中的智能体现。

此外，该研究也理论证明了弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）在70年前关于AI潜力的猜想，即人工神经网络具有巨大潜力，尤其是它们能够使AI系统行走、说话、观察、写作、自我复制，甚至发展出对自身存在的意识。

该研究还针对两个广泛讨论的基本问题给出了答案： 一是AI是否有发明创造能力；二是AI应用中常用的误差反向传播算法是否也适用于大脑。对于第一个问题，理论上AI孪生能以任何预期的小误差普遍近似大脑及其功能系统，因此AI就有发明创造能力，可能有助发现自然界中存在的基本原理和定理。对于第二个问题，需要双向信息传输的误差反向传播算法在大脑中顺序连接的单向生物组件（神经元和突触）上可能不可行。此外，该算法涉及大量计算和迭代，从而导致高能耗，这在生物体的生存环境中是不现实的。

据悉，该研究将为以下领域开辟新的途径：细胞级别的神经科学动态分析、大脑功能分析和脑疾病诊断，为脑相关疾病的研究和治疗提供新思路；促进跨学科团队运用AI技术研究不同类型的神经元、突触和大脑不同层级的功能子系统；推动低功耗AI技术的开发；开发出具有发现自然法则能力的新型可控、更高效、更节能、可解释且安全的AI技术。

通讯员  杜松林

扬子晚报/紫牛新闻 王赟

校对 李海慧