東南大學新聞網發布文章《東南大學自動化學院黃廣斌首席教授國際研究團隊理論證明不受限制的人工智慧必將超越人類智能，推動AI和腦科學研究的融合》介紹，近日，東南大學自動化學院黃廣斌首席教授聯合哈佛醫學院、美國大學、新加坡國立大學、新加坡南洋理工大學、黃廣科大學、聯合哈佛醫學院、中國大學、新加坡國科大學、新創院校》上發表題為「不受限制的人工智慧必將超越人類智慧：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）」的學術論文。

該研究解決了一個自70年前AI誕生之初就存在的備受關注的爭議性問題：AI是否會在未來發展到超越人類智慧？研究指出，人類智能的涵義難以定義，其無限功能也難以全面掌握。直觀地說，大腦中可能存在無限數量的未知感知（視覺、聽覺、溫度、觸覺等）和認知（思考、記憶、學習、問題解決、語言和決策等）功能。如果基於傳統的數學和神經元動力學方法，將無法理解和表示所有這些「未知」。如果像通常的基於大腦的特定功能區域或子系統建立和比較AI模型，那麼逐項比較人工智慧和人類智慧將是不切實際的。

研究團隊提出了新型細胞層級的AI孿生方法，從人腦物理組件（如神經元、突觸等）自下而上建構為人類腦的AI孿生系統，並從理論上證明其能夠以任意預期的小誤差逼近大腦及其各個子功能係統（如感知和認知功能），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慧只是自然界固有的「智慧」的子集，是自然界在一種物理體系（生物腦）中的智慧體現。

此外，該研究也理論證明了弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）在70年前關於AI潛力的猜想，即人工神經網路具有巨大潛力，尤其是它們能夠使AI系統行走、說話、觀察、寫作、自我複製，甚至發展出對自身存在的意識。

該研究也針對兩個廣泛討論的基本問題給出了答案：1）AI是否有發明創造能力；2）AI應用中常用的誤差反向傳播演算法是否也適用於大腦。對於第一個問題，理論上AI孿生能以任何預期的小誤差普遍近似大腦及其功能係統，因此AI就有發明創造能力，可能有助發現自然界中存在的基本原理和定理。對於第二個問題，需要雙向訊息傳輸的誤差反向傳播演算法在大腦中順序連接的單向生物組件（神經元和突觸）上可能不可行。此外，該演算法涉及大量計算和迭代，從而導致高能耗，這在生物體的生存環境中是不切實際的。

該研究將為以下領域開闢新的途徑：1）細胞級別的神經科學動態分析、大腦功能分析和腦疾病診斷，為腦相關疾病的研究和治療提供新思路；2）促進跨學科團隊運用AI技術研究不同類型的神經元、突觸和大腦不同層級的功能子系統；3）推動低功耗AI技術的開發；4）開發出具有發現自然法則能力的新型可控、更高效、更節能、可解釋且安全的AI技術。

根據東南大學官網介紹，黃廣斌，東南大學首席教授，曾擔任新加坡南洋理工大學工學部正教授招聘委員會委員、瓦倫堡（Wallenberg）-南洋理工大學校長博士後獎學金委員會委員、中國工業和資訊化部中國大數據產業生態聯盟主任專家委員、中國疏浚協會智能化專家組副組長。

自2014起黃廣斌連續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類）以及“世界最有影響力的科學精英（The World’s Most Influential Scientific Minds）”，位列斯坦福大學2021年美國南科2%。他連續多年被提名新加坡總統科學獎（2016，2017，2018，2019）。

黃廣斌的兩篇AI學術文章在2017年被Google學術（Google Scholar）列為世界上「過去10年經過時間驗證的Top 10人工智慧經典文章」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學的直接生物驗證，彌補了機器學習和腦學習機制之間的空白，解決了計算機之父馮·諾依曼（John von Neumann）60年前的關於人腦和計算機結構和能力的困惑。他多次受邀在大型國際會議中做AI主題報告，包括IEEE ICONIP、IEEE中國軟體大會、世界架構師高峰會等。他是Neurocomputing， Cognitive Computation， Neural Networks 和IEEE Transactions on Cyber​​​​netics期刊的Associate Editor。

黃廣斌主持的主要項目有：德國寶馬集團和南洋理工大學未來汽車聯合研究實驗室人機交互，腦機交互以及汽車輔助駕駛項目，英國勞斯萊斯和南洋理工大學聯合研究實驗室海洋船舶導航決策輔助系統項目，新加坡科技工程和南洋理工大學先進機器人電子研究實驗室場景識別和機器學習項目，台灣台達聯網股份有限公司和南洋理工大學實驗室場景識別和機器實驗室數據和股份