一項最新的研究表明，人工智能（AI）有潛力在未來超越人類智能。該研究深入探討了AI與人腦的複雜性，並提出了一種新的理論框架，即通過將AI技術應用於神經科學的細胞層面，AI可以無限逼近人腦的功能，甚至最終超越人類的智能水平。

人腦被廣泛認爲是宇宙中最複雜的系統之一，而人工智能則被視爲人類歷史上最重要的技術之一。一個核心問題擺在眼前:人工智能最終會超越人類的智能嗎?這項研究認爲，答案是肯定的。

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該研究提出，通過使用新型的AI技術，我們可以創建人腦的“AI雙胞胎”。這些AI組件能夠模擬人腦的神經元和突觸等基本單元，從而在細胞層面上逼近人腦的運作方式，包括感知和認知功能。通過這種方法，理論上，AI可以無限逼近人腦的功能，並最終超越人類智能。

該研究的核心在於，它沒有采用傳統的神經科學研究方法，而是將人腦的基本組成部分（如神經元和突觸）替換爲相應的AI組件。研究人員認爲，人腦的各個區域和功能子系統(如視覺、嗅覺、聽覺和推理系統)可以通過相應的AI雙胞胎進行逼近，並且誤差可以控制在極小的範圍內。

該研究的主要發現:

AI潛力無限: AI在理論上可以超越人腦的智能水平。

細胞級模擬: 通過AI技術可以精確模擬人腦的神經元和突觸等基本單元。

人腦功能逼近: 人腦的各個區域和功能子系統可以用AI雙胞胎無限逼近。

開啓AI新領域: AI在沒有限制的情況下，將發展成爲一個擁有自我係統和原則的全新學科。

促進跨學科合作: 呼籲全球範圍內的跨學科團隊合作，共同建模人腦不同類型的神經元和突觸。

安全可控的AI: 致力於開發具有推理能力、能夠發現自然規律的可控、可解釋且安全的AI技術。

研究挑戰:

傳統建模方法侷限: 經典的數學建模和神經動力學方法難以完全理解人腦的複雜性和學習機制。

人腦的複雜性: 人腦由數十億個神經元和數萬億個突觸組成，結構複雜，功能多樣。

微觀層面的研究: 需要深入研究神經元和突觸的數學表示和分子行爲。

未來展望:

AI輔助神經科學: AI雙胞胎等AI技術將用於細胞層面的神經科學動態分析和腦部疾病解決方案。

新型AI技術: 藉助神經科學基本屬性開發低功耗AI技術。

探索自然規律: 新型AI技術將具備推理能力，能夠發現自然規律。

這項研究表明，人工智能的潛力遠不止於現有的應用。通過模擬人腦的細胞級結構，AI有望在未來超越人類智能，併爲神經科學的研究帶來新的突破。這項研究也預示着，AI可能會像數學和物理學一樣，發展成爲一個擁有自我係統和原則的全新學科。

論文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925231224018241