理论证明不受限制的人工智能必将超越人类智能。东南大学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》上发表了一篇题为“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”的论文。

这项研究探讨了自70年前AI诞生之初就存在的争议性问题：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。基于传统的数学和神经元动力学方法，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。

研究团队提出了一种新型细胞级别的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。

研究还验证了弗兰克·罗森布拉特70年前关于AI潜力的猜想，即人工神经网络具有巨大潜力，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。

对于两个广泛讨论的基本问题，该研究给出了答案。首先，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具有发明创造能力，可能有助发现自然界中存在的基本原理和定理。其次，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，导致高能耗，这在生物体的生存环境中是不现实的。

这项研究将为多个领域开辟新的途径，包括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；以及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。(责任编辑：卢其龙 CM0882)