IT之家 2 月 11 日消息，東南大學(xué)自動化學(xué)院首席教授黃廣斌首席教授及國際研究團隊在國際學(xué)術(shù)期刊《Neurocomputing》上發(fā)表了一篇論文，不僅解決了 AI 領(lǐng)域長達 70 年的爭議性問題，還為 AI 與腦科學(xué)的融合開辟了新的研究方向。
黃廣斌教授聯(lián)合哈佛醫(yī)學(xué)院、清華大學(xué)、新加坡國立大學(xué)、新加坡南洋理工大學(xué)、新加坡國家神經(jīng)科學(xué)研究院、新加坡國家人工智能安全研究院、中山大學(xué)、香港嶺南大學(xué)等多家科研機構(gòu)發(fā)表的這篇學(xué)術(shù)論文題為“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”。
研究團隊提出了一種新型的細胞級別 AI 孿生方法，通過從人腦的物理組件（如神經(jīng)元、突觸等）自下而上構(gòu)建 AI 系統(tǒng)，理論上證明了不受限制的 AI 能夠以任意預(yù)期的小誤差逼近人類大腦及其功能系統(tǒng)。這一發(fā)現(xiàn)表明，人類智能只是自然界智能的一個子集，而 AI 具備超越人類智能的潛力。
此外，研究還驗證了弗蘭克?羅森布拉特（Frank Rosenblatt）在 70 年前提出的猜想，即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有巨大潛力，能夠?qū)崿F(xiàn)行走、說話、觀察、寫作甚至自我復(fù)制等復(fù)雜功能。
對于 AI 是否具備發(fā)明創(chuàng)造能力？研究表明，AI 孿生系統(tǒng)能夠以高精度模擬大腦功能，因此具備發(fā)明創(chuàng)造的潛力，甚至可能幫助人類發(fā)現(xiàn)自然界的基本原理和定理。
而對于誤差反向傳播算法是否適用于大腦？研究指出，該算法在大腦的單向生物組件（如神經(jīng)元和突觸）上不可行，且其高能耗特性在生物環(huán)境中不現(xiàn)實。
東南大學(xué)官網(wǎng)顯示，黃廣斌為東南大學(xué)首席教授，曾擔任新加坡南洋理工大學(xué)工學(xué)部正教授招聘委員會委員、瓦倫堡 (Wallenberg)-南洋理工大學(xué)校長博士后獎學(xué)金委員會委員、中國工業(yè)和信息化部中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟主任專家委員、中國疏浚協(xié)會智能化專家組副組長。
自 2014 起黃廣斌連續(xù) 9 年被湯申路透（Thomson Reuters ）評為“高被引用研究者（Highly Cited Researcher）”（工程類和計算機科學(xué)類）以及“世界最有影響力的科學(xué)精英 (The World's Most Influential Scientific Minds)”，位列斯坦福大學(xué) 2021 年 Top2% 世界科學(xué)家新加坡南洋理工大學(xué)中的第一名。他連續(xù)多年被提名新加坡總統(tǒng)科學(xué)獎（2016,2017,2018,2019）。
黃廣斌的兩篇 AI 學(xué)術(shù)文章在 2017 年被谷歌學(xué)術(shù)（Google Scholar）列為世界上“過去 10 年經(jīng)過時間驗證的 Top 10 人工智能經(jīng)典文章”中的 Top 2 和 Top 7。
黃廣斌提出的 AI 理論最近也得到了生物和腦神經(jīng)學(xué)的直接生物驗證，彌補了機器學(xué)習和腦學(xué)習機制之間的空白，解決了計算機之父馮?諾依曼（John von Neumann）60 年前的關(guān)于人腦和計算機結(jié)構(gòu)和能力的困惑。他多次受邀在大型國際會議做 AI 主題報告，包括 IEEE ICONIP、IEEE 中國軟件大會、世界架構(gòu)師峰會等。他是 Neurocomputing, Cognitive Computation, Neural Networks 和 IEEE Transactions on Cybernetics 期刊的 Associate Editor。
IT之家附論文地址：
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.129053
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