福原氏は同じ名前を名乗った者が多いため、以下にまとめる。福原広世　 ┃福原朝広　 ┃福原広俊 (8代当主)　 ┃福原貞俊（9代当主）　 ┃福原広俊 (10代当主）　 ┃福原貞俊（11代当主）　 ┃福原元俊（12代当主）　 ┃福原広俊 (13代当主)　 ┃福原元俊 (14代当主)　 ┃福原広俊 (15代当主)「広」の字は安芸福原氏の祖先にあたる大江広元に由来する字であり、まずは広世・朝広・広俊（8代当主）の3代に亘り代々使用されたが、広俊（8代当主）をきっかけとして以降しばらくは「俊」の字が代々通字として用いられるようになった。その孫である広俊（10代当主）は祖父に肖ったか、もしくは従兄弟にあたる毛利興元・元就兄弟のいずれかから広元由来の｢広｣の字を賜ったかによってその名を称した。その曾孫にあたる広俊（13代当主）は毛利輝元期の人物であり、名乗りの理由も同様と考えられる（特に広俊（10代当主 / 13代当主）の代には福原氏以外にも「広」の字を与えられた家臣が多く見られる）。そして、輝元の1字を受けた13代の子の元俊 (14代当主)の代からは長州藩主の毛利氏から偏諱を受ける慣習が生まれ、その子の広俊（15代当主）は毛利綱広（輝元の孫）の代に「広」の1字を受けたため同名を名乗ることとなった。尚、同名に関しては「福原広俊」のみならず、系図を見ての通り、「福原貞俊」や「福原元俊」と名乗った人物も複数名（2名ずつ）おり、やはり祖先に肖るか、毛利氏からの偏諱の授与によるかのいずれかによって生じたものである。
1946年(昭和21年) に日本に引き揚げる. 1948年(昭和23年) には日本基督教協議会初代総主事に就任し、1956年(昭和29年) まで務める。1959年(昭和34年) には宣教百年記念運動幹事としても活躍するが、健康上の理由で辞任し、『日本キリスト教百年史』を執筆中に病状が悪化して死去する。
1941年(昭和16年) に日本基督教団成立時は、出版局長と東亜局長を兼任する。北支教会を訪問中に終戦を迎え、侵攻してきたソ連兵に抑留される。
教派協調の必要を訴えて, 1928年(昭和3年) から日本基督教連盟総主事になる. 6月14日から17日まで日本基督教連盟、全国基督教協議会が開かれて、全国協同伝道の実施を定める。J・R・モットの働きかけを受け, 1929年(昭和4年) 4月12日には日本基督教連盟の全国基督教協議会と賀川豊彦の提案により、神の国運動を提唱される。海老沢は運動の中央幹事を兼任し、賀川豊彦と共に全国的な伝道を展開する。1939年(昭和14年) には自宅を開放して江古田教会を創設し、日本基督教連盟総主事を退く。
日露戦争後、同志社神学校(1904年創立) に入学する。在学中に今出川教会の設立に協力し、尼崎教会の伝道師を兼任する。卒業後、日本組合基督教会の按手礼を受け牧師になり、大阪梅田、札幌北光、京都などの教会を歴任する。宗教教育の必要性を訴えて、日本宗教教育教会を創立する。日本日曜学校協会の理事も務める。
DeepMind Technologiesの目標は「知性の謎を解く」ことであり、「強力な汎用学習アルゴリズムを構築するために機械学習とシステム神経科学からの最良の手法」を組み合わせることによってこれを達成しようと試みている。DeepMind社は、機械に知性を実装するためだけでなく、人間の脳について理解するために、知性を形式化しようと試みている。デミス・ハサビスは[...] 知性（の本質）をアルゴリズム構成モデルへと抜き出すという試みは、我々の心の永遠の謎のいくらかを理解するための最良の道となるだろうと説明している。2016年現在、DeepMind社の焦点はゲームをプレーできるコンピュータシステムに関する研究を発表すること、これらのシステムを開発することにある。対象とするゲームは囲碁といった戦略ゲームからアーケードゲームにまで及ぶ。シェーン・レッグによれば、人間レベルの機械知能は、「機械が知覚の流れの入力と出力から本当に幅広いゲームのプレーを学ぶことができるようになり、ゲーム間で理解を移転できるようになった時」に達成することができる。7種類のアタリのビデオゲーム（ポン、ブレイクアウト、スペースインベーダー、シークエスト、ビームライダー、エンデューロ、Qバート）をプレーするAIを記述した研究が、 Googleによる買収につながった。IBMのディープ・ブルーやワトソンといった予め定義された目的のために開発され、その範囲内でのみ機能するその他のAIとは対照的に、DeepMindは自身のシステムが事前にプログラムされていないと主張している。DeepMindのシステムは、データ入力として生のピクセルのみを使用し、経験から学ぶ。技術的には、畳み込みニューラルネットワーク上での深層学習（ディープラーニング）と新たな形式のQ学習（モデルフリー強化学習の一形式）を使用する。DeepMindは、ビデオゲーム、特にスペースインベーダーやブロックくずし（ブレイクアウト）といった初期のアーケードゲーム上でこのシステムを試験した。コードを変更することなしに、このAIはゲームをどうやってプレーするかを理解し始め、ある程度プレーした後、いくつかのゲーム（中でも特にブレイクアウト）については、どの人間よりも効率的にプレーできるようになった。しかし、ほとんどのゲーム（例えばスペースインベーダー、パックマン、Qバート）については、DeepMindは現在の世界記録を下回っている。DeepMindのAiのビデオゲームへの応用は、現在1970年代と1980年代に作られたゲームへのものであり、1990年代初頭に初めて登場したDOOMといったより複雑な3Dゲームへ作業も行われている。