论文互联网云脑和人工智能时代的兴起，该文是关于人工智能方面论文怎么写与人工智能和人工智能时代和互联网云脑有关硕士论文开题报告范文.
刘锋
一、互联网云脑提出的背景
每一次人类社会的重大技术变革都会导致新领域的科学革命.大航海时代使人类看到了生物的多样性和孤立生态系统对生物的影响.无论是达尔文还是华莱士都是跟随远航的船队才发现了生物的进化现象.
大工业革命使人类无论在力量的使用还是观察能力都获得极大的提高.这为此后100年开始的物理学大突破,奠定了技术基础.这些突破包括牛顿的万有引力,爱因斯坦的相对论,和众多科学家创建的量子力学大厦,这些突破都与“力”和“观测”有关.
互联网革命对于人类的影响已经远远超过了大工业革命.与工业革命增强人类的力量和视野不同,互联网极大地增强了人类的智慧,丰富了人类的知识.而智慧和知识恰恰与大脑的关系最为密切.
如果我们观察近20年来互联网出现的新应用和新功能,可以直观的发现互联网与大脑结构具有越来越多的相似性.这些现象包括：3D打印机,复印机的远程操控,医生通过远程网络进行手术；中国水利部门在土壤、河流、空气中安放传感器,及时将气温、湿度、风速等数据通过互联网传输到信息处理中心,形成报告供防汛抗旱决策使用；Google推出了“街景”服务,在城市中安装多镜头摄像机,互联网用户可以实时观看丹佛、拉斯维加斯、迈阿密、纽约和旧金山等城市的风貌等.
这些新互联网现象分别具备了运动神经系统、躯体感觉神经系统、视觉神经系统的萌芽,基于以上互联网新现象,从2008年开始,科学院相关研究团队发表论文,提出互联网向类大脑架构进化的观点,并绘制了互联网云脑的示意图.（见图一）
互联网将向着与人类大脑高度相似的方向进化,它将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统,也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统.另一方面,人脑至少在数万年以前就已经进化出所有的互联网功能,不断发展的互联网将帮助神经学科学家揭开大脑的秘密.科学实验将证明大脑中也拥有Google一样的搜索引擎,Facebook一样的SNS系统,IPv4一样的地址编码系统,思科一样的路由系统……
从2010年开始,美国科学家也开始从学术上关注互联网与脑科学的关系,2010年8月美国南加州大学神经系统科学家拉里·斯旺森和理查德·汤普森在《国家科学院院刊》（PNAS）发表论文,用互联网路由机制解释老鼠大脑的信号如何绕过破坏区域到达目标区域.
2012年11月16日,加州大学圣迭戈分校Dmitri Krioukov在2012年11月的Scientific Report 发表论文,提出利用计算机模拟并结合多种其他计算,揭示许多复杂网络如互联网、社交网、脑神经网络等有高度的相似性.
二、用互联网云脑分析物联网、云计算、大数据等概念的关系
当时间快车越过21世纪第一个十年,令人眼花缭乱的新技术、新模式、新概念、新理论、新架构层出不穷,包括云计算、大数据、人工智能、云机器人、脑计划、智能驾驶、无人飞机、3D打印、虚拟现实等不断涌现.
在新世纪科学时代,为什么云计算、大数据、物联网、工业互联网、边缘计算,特别是人工智能成为科技的前沿和热点,它们与这些新概念互联网云脑架构究竟是什么关系？下面我们分别进行详细分析.（见图二）
(一)物联网是互联网大脑的感觉神经系统萌芽
2005年11月国际电信联盟（ITU）发布了题为 ITU Internet reports 2005-the Internet of things 的报告,正式提出了物联网（Internet of things,IOT）一词,这一报告虽然没有对物联网做出明确的定义,但从功能角度,ITU认为“世界上所有的物体都可以通过因特网主动进行信息交换,实现任何时刻、任何地点、任何物体之间的互联、无所不在的网络和无所不在的计算”；从技术角度,ITU认为“物联网涉及射频识别技术（RFID）、传感器技术、纳米技术和智能技术等”.
在世界范围内,物联网还没有统一的定义和结构,比较著名的有欧盟第七框架计划（ Framework Program7,简称FP7）提出的sensei物联网架构,其目标是通过Internet将分布在全球的传感器与执行器网络（WS&AN）连接起来,组成一个真正的世界互联网（Real World Internet RWI）,并定义开放的服务访问接口与相应的语义规范来提供统一的网络与信息管理服务.
此外,由美国麻省理工学院和英国剑桥大学等７个高校组成AUTO ID实验室、日本大学UID中心、韩国电子与通信技术研究所（ＥＴＲＩ）、美国弗吉尼亚大学、欧洲电信标准组织（ＥＴＳＩ）、法国巴黎第六大学都从不同方面对物联网的架构进行了设计和探讨.
总体上看,物联网重点突出了传感器感知的概念,同时它也具备网络线路传输、信息存储和处理、行业应用接口等功能.而且也往往与互联网共用服务器、网络线路和应用接口,使人与人（Human ti Human ,H2H）、人与物（Human to thing,H2T）、物与物（ Thing to Thing,T2T）之间的交流变成可能,最终将使人类社会、信息空间和物理世界（人机槠）融为一体.
(二)云计算是互联网大脑的中枢神经系统萌芽
2007年 10月,在IBM和 Google宣布在云计算领域的合作后, 云计算迅速成为产业界和学术界研究的热点.IBM 技术白皮书中关于云计算的定义是：“云计算一词用来描述一个系统平台或者一种类型的应用程序.一个云计算平台可按需进行动态部署、配置、重新配置以及取消服务.云计算平台中的服务器既可以是物理的,也可是虚拟的.“云应用”使用大规模的数据中心以及功能强劲的服务器来运行网络应用程序与网络服务,任何一个用户可以通过合适的互联网接入设备以及一个标准的浏览器就能够访问一个云计算应用程序.”
云计算的诞生有其历史根源,随着互联网的发展,互联网新兴的应用数据存储量越来越大,互联网业务增长也越来越快.因此互联网企业的软硬件维护成本不断增加,成为很多企业的沉重负担.与此同时,互联网超大型企业如Google、IBM、 亚马逊的软硬件资源有大量空余,得不到充分利用,在这种情况下,互联网从企业各自为战的软硬件建设向集中式的云计算转换,也就成为互联网发展的必然.
纵观云计算的概念和实际应用,我们可以看到云计算有两个特点,第一,互联网的基础服务资源如服务器的硬件、软件、数据和应用服务开始于集中和统一.第二,互联网用户不用再重复消耗大量资源,建立独立的软硬件设施和维护人员队伍.通过互联网接受云计算提供商的服务,就可以实现自己需要的功能.
我们知道大脑的中枢神经系统（central nervous system）在动物的神经系统集中化的过程中,作为其形态上的中心和在机能上的中枢,最终成为被分化出来的重要身体部位,承担了控制和调节整个机体活动的功能.
而在互联网云脑的架构中,互联网云脑的中枢神经系统则将互联网的核心硬件层、核心软件层和互联网信息层统一起来,为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务.从定义上看,云计算与互联网云脑中枢神经系统的特征非常吻合.在理想状态下,物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互,向云计算提供数据,接受云计算提供的服务.
（三）工业4.0、工业互联网、无人机、智能驾驶、3D打印,本质上是互联网运动神经系统的发育和萌芽
德国政府在2013年4月的汉诺威工业博览会上正式推出“工业4.0”战略,其目的是为了提高德国工业的竞争力,在新一轮工业革命中占领先机.德国学术界和产业界认为,“工业4.0”概念即是以智能制造为主导的第四次工业革命,或革命性的生产方法.该战略旨在通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统-信息物理系统（Cyber-PhysicalSystem) 相结合的手段,将制造业向智能化转型.
工业互联网与工业4.0类似,2013年6月,GE提出了工业互联网革命（Industrial Internet Revolution）,伊梅尔特在其演讲中称,一个开放、全球化的网络,将人、数据和机器连接起来.工业互联网的目标是升级那些关键的工业领域.如今在全世界有数百万种机器设备,从简单的电动摩托到高尖端的MRI（核磁共振成像）机器.有数万种复杂机械的集群,从发电的电厂到运输的飞机.
工业4.0和工业互联网没有明确指出它与互联网有什么关系,但通俗的说,就是无数个行业被互联网浪潮冲击后,互联网开始改造工业制造业了.
从图二,我们也同样可以看出工业4.0或工业互联网,本质上是互联网运动神经系统的萌芽,互联网中枢神经系统也就是云计算中的软件系统控制工业企业的生产设备、家庭的家用设备、办公室的办公设备,通过智能化、3D打印、无线传感等技术,使得机械设备成为互联网大脑改造世界的工具.同时,这些智能制造和智能设备也源源不断向互联网大脑反馈大数据数,供互联网中枢神经系统决策使用.
(四)大数据是互联网大脑信息的基础
Nature 早在2008 年就推出了Big Data 专刊.Science 在2011 年2 月推出专刊Dealing with Data ,主要围绕着科学研究中大数据问题展开讨论,说明大数据对于科学研究的重要性.全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)在2011年6 月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Big data: The next frontier forinnovation, competition, and productivity”,对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析.
2012年3 月份美国奥巴马政府发布了《大数据研究和发展倡议》 (Big DataResearch and Development Initiative) ,投资2 亿以上美元,正式启动“大数据发展计划”.计划在科学研究、环境、生物医学等领域利用大数据技术进行突破.
大数据目前尚没有统一的定义,比较有代表性的是3V 定义,即认为大数据需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity).除此之外, IDC 认为大数据还应当具有价值性(Value),大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点.而IBM 认为大数据应该具有真实性(Veracity).
随着博客、社交网络以及云计算、物联网等技术的兴起,互联网上的数据正以前所未有的速度在不断增长和累积,学术界、工业界甚至于政府机构都已经开始密切关注大数据问题,应该说,大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物.互联网用户的互动、企业和政府的信息发布、物联网传感器感应的实时信息,每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据,这些数据分散在整个网络体系内,体量极其巨大.这些数据中蕴含了对经济、科技、教育等等领域非常宝贵的信息,大数据的研究就是通过数据挖掘、知识发现和深度学习等方式,将这些数据整理出来,形成有价值的数据产品,提供给政府、行业企业和互联网个人用户使用和消费.
我们在论文“互联网与神经学的交叉对比研究”中对互联网云脑的信息层定义时,曾经这样描述：“互联网的信息成爆炸式增长,这些信息的形式包括文字、二维图片、文档、视频、声音、三维图像等,分布在互联网的服务器、路由器、交换机、用户终端和互联网虚拟神经系统里.我们将这些分布在互联网中的信息统称为互联网云脑的信息层或数据海洋.”
我们在前文阐述过,以云计算为代表的互联网新应用的兴起,表明互联网基础服务无论从硬件、软件还是数据信息都在向集中和统一的方向发展.也就是说,未来的大数据还将具备一个新的特性-统一性（Unity）.可以预见,当大数据的容量进一步增加,存储方式进一步趋向集中.大数据将逐步形成互联网云脑的信息层（数据海洋）.
(五)边缘计算是互联网末梢神经的发育
当前,移动互联网、物联网、人工智能系统的计算大多数是在互联网数据中心运行,即运行在“云”上.但是随着技术的发展,人们发现一个巨大的机会正在远离数据中心的网络边缘产生——嵌入式人工智能正受到越来越广泛的重视.
物联网拥有海量的终端设备,未来如果这些网络节点所抓取的数据都需要上传云端进行智能处理或者深度学习,对网络带宽将提出巨大挑战,另一个挑战则是功耗.设备端大量采用电池供电,比如智能移动设备、新能源汽车等都对设备功耗提出越来越高的要求.从2015年开始,以边缘计算为特点的嵌入式人工智能技术开始受到重视,它们的作用可以优化资源、提升效率.
边缘计算概念已经普遍存在于工业物联网应用、制造业、零售、ATM机、智能手机和虚拟/混合现实等领域.这一概念的核心是处理任务时,在网络端点或接近网络端点的地方完成一部分计算和分析,而无须将所有数据发回云端.算法和模型可以在云端建立,然后推送到边缘设备上.
我们知道,神经末梢是为神经元神经纤维的末端部分,分布在各种器官和组织内.按其功能不同,分为感觉神经末梢和运动神经末梢.感觉神经末梢是感觉（传入）神经元周围突的终末部分与其他组织结构共同形成的特定结构,称为感受器（receptor）.它能感受人体内外的各种刺激,并转化为神经冲动,传向中枢.感觉神经末梢按其结构又可分为游离神经末梢和有被囊感觉神经末梢.(见图三)
从上述介绍可以看出,边缘计算可以看做是互联网云脑（大脑）发育过程中互联网神经末梢不断发育的结果.或者说,边缘计算和雾计算是互联网神经末梢的代名词.
边缘计算和作为其代表的智能感受器和效应器在网络的边缘进行初步和简单的数据信息处理.它们的出现不是为了替代互联网的中枢神经系统（云计算）,而是与云计算互为备份,互为依托,增加整个互联网云脑（大脑）的鲁棒性（robustness,用以表征控制系统对特性或参数扰动的不敏感性）.
在有良好网络条件的情况下,云端能减少本地端的计算任务,也能够完成信息储备能力及数据实时共享.当网络线路和云端计算量受限时,边缘计算可以独立进行信息处理,但最终当线路联通后,边缘计算和雾计算还是要把相关信息传输到云端（互联网中枢神经系统）,实现不同边缘设备的信息共享和交互.
三、人工智能成为热点的历史背景与当下原因
人工智能作为2014年以来互联网领域最热门的领域,被科技界、企业界和媒体广泛关注.作为一个概念,人工智能是在1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题时,首次提出的.
事实上,人工智能的发展充满了坎坷,在过去的60年里,人工智能经历了多次从乐观到悲观,从到低潮的阶段.最近一次低潮发生在1992年日本第五代计算机计划的无果而终,随后人工神经网络热在20世纪90年代初退烧,人工智能领域再次进入“AI之冬”.这个冬季如此的寒冷与漫长,直到2006年加拿大多伦多大学教授Geoffrey Hinton提出“深度学习”算法,情况才发生转变.
这个算法是对20世纪40年代诞生的人工神经网络理论的一次巧妙的升级,它最大的革新是可以有效的处理庞大的数据.这一特点则又幸运地与互联网结合.由此引发了2010年以来新的一股人工智能热潮.2011年,一位NCAP研究员和斯坦福的Andrew Ng在Google建立了以深度学习为基础的谷歌大脑,Andrew Ng也就是后来百度大脑的首席科学家吴恩达.2013年,GeoffreyHinton加入Google公司,其目的是进一步把谷歌大脑的工作做得更为深入.
人工智能从此进入一个新的时代——互联网人工智能时代,基于互联网海量的“大数据”和每时每刻与现实世界的信息交互,到2014年,百度大脑、讯飞大脑等互联网人工智能系统也纷纷涌现,不断创造出新的领域和纪录.人们重新开始陷入狂热的兴奋之中.著名的企业家、投资人和意见领袖不断发出预言,警告人工智能系统即将超越人类,变成人类的主人.这里就包括著名物理学家霍金、特斯拉CEO马斯克以及未来学家库兹韦尔.
总体看,人工智能可以看做是互联网智能、智慧和意识产生的基础,今天人工智能的热潮依然是互联网进化,形成互联网云脑过程的一次波段性浪潮,无论是物联网、云计算、大数据、工业4.0、工业互联网、无人机、智能驾驶、虚拟现实,它们依然也都是互联网发展过程中的产物,不是从石头缝里蹦出的新概念.同时,它们的发展也为人工智能当下和未来的爆发奠定了无法替代的基础.从互联网云脑形成和进化的进程看,人工智能依然不是互联网发展的最后高点,以人类智慧为基础的群体智慧爆发,将是下一个热潮所在,它形成的背景以及与人工智能的关系,我们将在以后的文章中进行探讨.
（作者系本刊特约撰稿人）
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参考文献：
1、 开拓跨界合作思维引领人工智能时代 学诚中国佛教协会会长 科技进步的原动力其实是人心,而科技为善更要靠人心的净化和觉悟 因此,人类技术的革新应当与人类心灵的革新同步,当人类的技术进步将心灵觉悟远远地甩在后面,技术便会如脱缰野马,失去控制.
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