一、互聯(lián)網(wǎng)云腦提出的背景

每一次人類社會的重大技術(shù)變革都會導(dǎo)致新領(lǐng)域的科學(xué)革命。大航海時代使人類看到了生物的多樣性和孤立生態(tài)系統(tǒng)對生物的影響。無論是達(dá)爾文還是華萊士都是跟隨遠(yuǎn)航的船隊才發(fā)現(xiàn)了生物的進(jìn)化現(xiàn)象。

大工業(yè)革命使人類無論在力量的使用還是觀察能力都獲得極大的提高。這為此后100年開始的物理學(xué)大突破，奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。這些突破包括牛頓的萬有引力，愛因斯坦的相對論，和眾多科學(xué)家創(chuàng)建的量子力學(xué)大廈，這些突破都與“力”和“觀測”有關(guān)。

互聯(lián)網(wǎng)革命對于人類的影響已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了大工業(yè)革命。與工業(yè)革命增強(qiáng)人類的力量和視野不同，互聯(lián)網(wǎng)極大地增強(qiáng)了人類的智慧，豐富了人類的知識。而智慧和知識恰恰與大腦的關(guān)系最為密切。

如果我們觀察近20年來互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)的新應(yīng)用和新功能，可以直觀的發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)與大腦結(jié)構(gòu)具有越來越多的相似性。這些現(xiàn)象包括：3D打印機(jī)，復(fù)印機(jī)的遠(yuǎn)程操控，醫(yī)生通過遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行手術(shù)；中國水利部門在土壤、河流、空氣中安放傳感器，及時將氣溫、濕度、風(fēng)速等數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)叫畔⑻幚碇行?，形成報告供防汛抗旱決策使用；Google推出了“街景”服務(wù)，在城市中安裝多鏡頭攝像機(jī)，互聯(lián)網(wǎng)用戶可以實時觀看丹佛、拉斯維加斯、邁阿密、紐約和舊金山等城市的風(fēng)貌等。

這些新互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)象分別具備了運(yùn)動神經(jīng)系統(tǒng)、軀體感覺神經(jīng)系統(tǒng)、視覺神經(jīng)系統(tǒng)的萌芽，基于以上互聯(lián)網(wǎng)新現(xiàn)象，從2008年開始，科學(xué)院相關(guān)研究團(tuán)隊發(fā)表論文，提出互聯(lián)網(wǎng)向類大腦架構(gòu)進(jìn)化的觀點，并繪制了互聯(lián)網(wǎng)云腦的示意圖。(見圖1)

互聯(lián)網(wǎng)將向著與人類大腦高度相似的方向進(jìn)化，它將具備自己的視覺、聽覺、觸覺、運(yùn)動神經(jīng)系統(tǒng)，也會擁有自己的記憶神經(jīng)系統(tǒng)、中樞神經(jīng)系統(tǒng)、自主神經(jīng)系統(tǒng)。另一方面，人腦至少在數(shù)萬年以前就已經(jīng)進(jìn)化出所有的互聯(lián)網(wǎng)功能，不斷發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)將幫助神經(jīng)學(xué)科學(xué)家揭開大腦的秘密?？茖W(xué)實驗將證明大腦中也擁有Google一樣的搜索引擎，F(xiàn)acebook一樣的SNS系統(tǒng)，IPv4一樣的地址編碼系統(tǒng)，思科一樣的路由系統(tǒng)……

從2010年開始，美國科學(xué)家也開始從學(xué)術(shù)上關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)與腦科學(xué)的關(guān)系，2010年8月美國南加州大學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)家拉里·斯旺森和理查德·湯普森在《國家科學(xué)院院刊》(PNAS)發(fā)表論文，用互聯(lián)網(wǎng)路由機(jī)制解釋老鼠大腦的信號如何繞過破壞區(qū)域到達(dá)目標(biāo)區(qū)域。

2012年11月16日，加州大學(xué)圣迭戈分校Dmitri Krioukov在2012年11月的Scientific Report發(fā)表論文，提出利用計算機(jī)模擬并結(jié)合多種其他計算，揭示許多復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)如互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)、腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等有高度的相似性。

二、用互聯(lián)網(wǎng)云腦分析物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等概念的關(guān)系

當(dāng)時間快車越過21世紀(jì)第一個十年，令人眼花繚亂的新技術(shù)、新模式、新概念、新理論、新架構(gòu)層出不窮，包括云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、云機(jī)器人、腦計劃、智能駕駛、無人飛機(jī)、3D打印、虛擬現(xiàn)實等不斷涌現(xiàn)。

在新世紀(jì)科學(xué)時代，為什么云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算，特別是人工智能成為科技的前沿和熱點，它們與這些新概念互聯(lián)網(wǎng)云腦架構(gòu)究竟是什么關(guān)系?下面我們分別進(jìn)行詳細(xì)分析。(見圖2)

圖2

互聯(lián)網(wǎng)云腦架構(gòu)圖

(一)物聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)大腦的感覺神經(jīng)系統(tǒng)萌芽

2005年11月國際電信聯(lián)盟(ITU)發(fā)布了題為ITU Internet reports 2005-the Internet of things的報告，正式提出了物聯(lián)網(wǎng)(Internet of things，IOT)一詞，這一報告雖然沒有對物聯(lián)網(wǎng)做出明確的定義，但從功能角度，ITU認(rèn)為“世界上所有的物體都可以通過因特網(wǎng)主動進(jìn)行信息交換，實現(xiàn)任何時刻、任何地點、任何物體之間的互聯(lián)、無所不在的網(wǎng)絡(luò)和無所不在的計算”；從技術(shù)角度，ITU認(rèn)為“物聯(lián)網(wǎng)涉及射頻識別技術(shù)(RFID)、傳感器技術(shù)、納米技術(shù)和智能技術(shù)等”。

在世界范圍內(nèi)，物聯(lián)網(wǎng)還沒有統(tǒng)一的定義和結(jié)構(gòu)，比較著名的有歐盟第七框架計劃(Framework Program7，簡稱FP7)提出的sensei物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，其目標(biāo)是通過Internet將分布在全球的傳感器與執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)(WS&AN)連接起來，組成一個真正的世界互聯(lián)網(wǎng)(Real World Internet RWI)，并定義開放的服務(wù)訪問接口與相應(yīng)的語義規(guī)范來提供統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)與信息管理服務(wù)。

此外，由美國麻省理工學(xué)院和英國劍橋大學(xué)等7個高校組成AUTO ID實驗室、日本東京大學(xué)UID中心、韓國電子與通信技術(shù)研究所(ETRI)、美國弗吉尼亞大學(xué)、歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)組織(ETSI)、法國巴黎第六大學(xué)都從不同方面對物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計和探討。

總體上看，物聯(lián)網(wǎng)重點突出了傳感器感知的概念，同時它也具備網(wǎng)絡(luò)線路傳輸、信息存儲和處理、行業(yè)應(yīng)用接口等功能。而且也往往與互聯(lián)網(wǎng)共用服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)線路和應(yīng)用接口，使人與人(Human ti Human，H2H)、人與物(Human to thing，H2T)、物與物(Thing to Thing，T2T)之間的交流變成可能，最終將使人類社會、信息空間和物理世界(人機(jī)櫧)融為一體。

(二)云計算是互聯(lián)網(wǎng)大腦的中樞神經(jīng)系統(tǒng)萌芽

2007年10月，在IBM和Google宣布在云計算領(lǐng)域的合作后，云計算迅速成為產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界研究的熱點。IBM技術(shù)白皮書中關(guān)于云計算的定義是：“云計算一詞用來描述一個系統(tǒng)平臺或者一種類型的應(yīng)用程序。一個云計算平臺可按需進(jìn)行動態(tài)部署、配置、重新配置以及取消服務(wù)。云計算平臺中的服務(wù)器既可以是物理的，也可是虛擬的。‘云應(yīng)用’使用大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心以及功能強(qiáng)勁的服務(wù)器來運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序與網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，任何一個用戶可以通過合適的互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)備以及一個標(biāo)準(zhǔn)的瀏覽器就能夠訪問一個云計算應(yīng)用程序。”

云計算的誕生有其歷史根源，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)新興的應(yīng)用數(shù)據(jù)存儲量越來越大，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)增長也越來越快。因此互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的軟硬件維護(hù)成本不斷增加，成為很多企業(yè)的沉重負(fù)擔(dān)。與此同時，互聯(lián)網(wǎng)超大型企業(yè)如Google、IBM、亞馬遜的軟硬件資源有大量空余，得不到充分利用，在這種情況下，互聯(lián)網(wǎng)從企業(yè)各自為戰(zhàn)的軟硬件建設(shè)向集中式的云計算轉(zhuǎn)換，也就成為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然。

縱觀云計算的概念和實際應(yīng)用，我們可以看到云計算有兩個特點，第一，互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)服務(wù)資源如服務(wù)器的硬件、軟件、數(shù)據(jù)和應(yīng)用服務(wù)開始于集中和統(tǒng)一。第二，互聯(lián)網(wǎng)用戶不用再重復(fù)消耗大量資源，建立獨(dú)立的軟硬件設(shè)施和維護(hù)人員隊伍。通過互聯(lián)網(wǎng)接受云計算提供商的服務(wù)，就可以實現(xiàn)自己需要的功能。

我們知道大腦的中樞神經(jīng)系統(tǒng)(central nervous system)在動物的神經(jīng)系統(tǒng)集中化的過程中，作為其形態(tài)上的中心和在機(jī)能上的中樞，最終成為被分化出來的重要身體部位，承擔(dān)了控制和調(diào)節(jié)整個機(jī)體活動的功能。

而在互聯(lián)網(wǎng)云腦的架構(gòu)中，互聯(lián)網(wǎng)云腦的中樞神經(jīng)系統(tǒng)則將互聯(lián)網(wǎng)的核心硬件層、核心軟件層和互聯(lián)網(wǎng)信息層統(tǒng)一起來，為互聯(lián)網(wǎng)各虛擬神經(jīng)系統(tǒng)提供支持和服務(wù)。從定義上看，云計算與互聯(lián)網(wǎng)云腦中樞神經(jīng)系統(tǒng)的特征非常吻合。在理想狀態(tài)下，物聯(lián)網(wǎng)的傳感器和互聯(lián)網(wǎng)的使用者通過網(wǎng)絡(luò)線路和計算機(jī)終端與云計算進(jìn)行交互，向云計算提供數(shù)據(jù)，接受云計算提供的服務(wù)。

(三)工業(yè)4.0、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、無人機(jī)、智能駕駛、3D打印，本質(zhì)上是互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)動神經(jīng)系統(tǒng)的發(fā)育和萌芽

德國政府在2013年4月的漢諾威工業(yè)博覽會上正式推出“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略，其目的是為了提高德國工業(yè)的競爭力，在新一輪工業(yè)革命中占領(lǐng)先機(jī)。德國學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界認(rèn)為，“工業(yè)4.0”概念即是以智能制造為主導(dǎo)的第四次工業(yè)革命，或革命性的生產(chǎn)方法。該戰(zhàn)略旨在通過充分利用信息通訊技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)空間虛擬系統(tǒng)-信息物理系統(tǒng)(Cyber-PhysicalSystem)相結(jié)合的手段，將制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)4.0類似，2013年6月，GE提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)革命(Industrial Internet Revolution)，伊梅爾特在其演講中稱，一個開放、全球化的網(wǎng)絡(luò)，將人、數(shù)據(jù)和機(jī)器連接起來。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的目標(biāo)是升級那些關(guān)鍵的工業(yè)領(lǐng)域。如今在全世界有數(shù)百萬種機(jī)器設(shè)備，從簡單的電動摩托到高尖端的MRI(核磁共振成像)機(jī)器。有數(shù)萬種復(fù)雜機(jī)械的集群，從發(fā)電的電廠到運(yùn)輸?shù)娘w機(jī)。

工業(yè)4.0和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)沒有明確指出它與互聯(lián)網(wǎng)有什么關(guān)系，但通俗的說，就是無數(shù)個行業(yè)被互聯(lián)網(wǎng)浪潮沖擊后，互聯(lián)網(wǎng)開始改造工業(yè)制造業(yè)了。

從圖二，我們也同樣可以看出工業(yè)4.0或工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，本質(zhì)上是互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)動神經(jīng)系統(tǒng)的萌芽，互聯(lián)網(wǎng)中樞神經(jīng)系統(tǒng)也就是云計算中的軟件系統(tǒng)控制工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備、家庭的家用設(shè)備、辦公室的辦公設(shè)備，通過智能化、3D打印、無線傳感等技術(shù)，使得機(jī)械設(shè)備成為互聯(lián)網(wǎng)大腦改造世界的工具。同時，這些智能制造和智能設(shè)備也源源不斷向互聯(lián)網(wǎng)大腦反饋大數(shù)據(jù)數(shù)，供互聯(lián)網(wǎng)中樞神經(jīng)系統(tǒng)決策使用。

(四)大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)大腦信息的基礎(chǔ)

Nature早在2008年就推出了Big Data專刊。Science在2011年2月推出?？疍ealing with Data，主要圍繞著科學(xué)研究中大數(shù)據(jù)問題展開討論，說明大數(shù)據(jù)對于科學(xué)研究的重要性。全球知名的咨詢公司麥肯錫(McKinsey)在2011年6月份發(fā)布了一份關(guān)于大數(shù)據(jù)的詳盡報告“Big data：The next frontier for innovation，competition，and productivity”，對大數(shù)據(jù)的影響、關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域等都進(jìn)行了詳盡的分析。

2012年3月份美國奧巴馬政府發(fā)布了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》(Big Data Research and Development Initiative)，投資2億以上美元，正式啟動“大數(shù)據(jù)發(fā)展計劃”。計劃在科學(xué)研究、環(huán)境、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行突破。

大數(shù)據(jù)目前尚沒有統(tǒng)一的定義，比較有代表性的是3V定義，即認(rèn)為大數(shù)據(jù)需滿足3個特點：規(guī)模性(Volume)、多樣性(Variety)和高速性(Velocity)。除此之外，IDC認(rèn)為大數(shù)據(jù)還應(yīng)當(dāng)具有價值性(Value)，大數(shù)據(jù)的價值往往呈現(xiàn)出稀疏性的特點。而IBM認(rèn)為大數(shù)據(jù)應(yīng)該具有真實性(Veracity)。

隨著博客、社交網(wǎng)絡(luò)以及云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的興起，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)正以前所未有的速度在不斷增長和累積，學(xué)術(shù)界、工業(yè)界甚至于政府機(jī)構(gòu)都已經(jīng)開始密切關(guān)注大數(shù)據(jù)問題，應(yīng)該說，大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到一定階段的必然產(chǎn)物?；ヂ?lián)網(wǎng)用戶的互動、企業(yè)和政府的信息發(fā)布、物聯(lián)網(wǎng)傳感器感應(yīng)的實時信息，每時每刻都在產(chǎn)生大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)分散在整個網(wǎng)絡(luò)體系內(nèi)，體量極其巨大。這些數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含了對經(jīng)濟(jì)、科技、教育等等領(lǐng)域非常寶貴的信息，大數(shù)據(jù)的研究就是通過數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)和深度學(xué)習(xí)等方式，將這些數(shù)據(jù)整理出來，形成有價值的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，提供給政府、行業(yè)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)個人用戶使用和消費(fèi)。

我們在論文“互聯(lián)網(wǎng)與神經(jīng)學(xué)的交叉對比研究”中對互聯(lián)網(wǎng)云腦的信息層定義時，曾經(jīng)這樣描述：“互聯(lián)網(wǎng)的信息成爆炸式增長，這些信息的形式包括文字、二維圖片、文檔、視頻、聲音、三維圖像等，分布在互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)器、路由器、交換機(jī)、用戶終端和互聯(lián)網(wǎng)虛擬神經(jīng)系統(tǒng)里。我們將這些分布在互聯(lián)網(wǎng)中的信息統(tǒng)稱為互聯(lián)網(wǎng)云腦的信息層或數(shù)據(jù)海洋?！?/p>

我們在前文闡述過，以云計算為代表的互聯(lián)網(wǎng)新應(yīng)用的興起，表明互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)服務(wù)無論從硬件、軟件還是數(shù)據(jù)信息都在向集中和統(tǒng)一的方向發(fā)展。也就是說，未來的大數(shù)據(jù)還將具備一個新的特性-統(tǒng)一性(Unity)?？梢灶A(yù)見，當(dāng)大數(shù)據(jù)的容量進(jìn)一步增加，存儲方式進(jìn)一步趨向集中。大數(shù)據(jù)將逐步形成互聯(lián)網(wǎng)云腦的信息層(數(shù)據(jù)海洋)。

(五)邊緣計算是互聯(lián)網(wǎng)末梢神經(jīng)的發(fā)育

當(dāng)前，移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能系統(tǒng)的計算大多數(shù)是在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行，即運(yùn)行在“云”上。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，人們發(fā)現(xiàn)一個巨大的機(jī)會正在遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)邊緣產(chǎn)生——嵌入式人工智能正受到越來越廣泛的重視。

物聯(lián)網(wǎng)擁有海量的終端設(shè)備，未來如果這些網(wǎng)絡(luò)節(jié)點所抓取的數(shù)據(jù)都需要上傳云端進(jìn)行智能處理或者深度學(xué)習(xí)，對網(wǎng)絡(luò)帶寬將提出巨大挑戰(zhàn)，另一個挑戰(zhàn)則是功耗。設(shè)備端大量采用電池供電，比如智能移動設(shè)備、新能源汽車等都對設(shè)備功耗提出越來越高的要求。從2015年開始，以邊緣計算為特點的嵌入式人工智能技術(shù)開始受到重視，它們的作用可以優(yōu)化資源、提升效率。

邊緣計算概念已經(jīng)普遍存在于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、制造業(yè)、零售、ATM機(jī)、智能手機(jī)和虛擬/混合現(xiàn)實等領(lǐng)域。這一概念的核心是處理任務(wù)時，在網(wǎng)絡(luò)端點或接近網(wǎng)絡(luò)端點的地方完成一部分計算和分析，而無須將所有數(shù)據(jù)發(fā)回云端。算法和模型可以在云端建立，然后推送到邊緣設(shè)備上。

我們知道，神經(jīng)末梢是為神經(jīng)元神經(jīng)纖維的末端部分，分布在各種器官和組織內(nèi)。按其功能不同，分為感覺神經(jīng)末梢和運(yùn)動神經(jīng)末梢。感覺神經(jīng)末梢是感覺(傳入)神經(jīng)元周圍突的終末部分與其他組織結(jié)構(gòu)共同形成的特定結(jié)構(gòu)，稱為感受器(receptor)。它能感受人體內(nèi)外的各種刺激，并轉(zhuǎn)化為神經(jīng)沖動，傳向中樞。感覺神經(jīng)末梢按其結(jié)構(gòu)又可分為游離神經(jīng)末梢和有被囊感覺神經(jīng)末梢。(見圖3)

從上述介紹可以看出，邊緣計算可以看做是互聯(lián)網(wǎng)云腦(大腦)發(fā)育過程中互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)末梢不斷發(fā)育的結(jié)果。或者說，邊緣計算和霧計算是互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)末梢的代名詞。

邊緣計算和作為其代表的智能感受器和效應(yīng)器在網(wǎng)絡(luò)的邊緣進(jìn)行初步和簡單的數(shù)據(jù)信息處理。它們的出現(xiàn)不是為了替代互聯(lián)網(wǎng)的中樞神經(jīng)系統(tǒng)(云計算)，而是與云計算互為備份，互為依托，增加整個互聯(lián)網(wǎng)云腦(大腦)的魯棒性(robustness，用以表征控制系統(tǒng)對特性或參數(shù)擾動的不敏感性)。

在有良好網(wǎng)絡(luò)條件的情況下，云端能減少本地端的計算任務(wù)，也能夠完成信息儲備能力及數(shù)據(jù)實時共享。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)線路和云端計算量受限時，邊緣計算可以獨(dú)立進(jìn)行信息處理，但最終當(dāng)線路聯(lián)通后，邊緣計算和霧計算還是要把相關(guān)信息傳輸?shù)皆贫?互聯(lián)網(wǎng)中樞神經(jīng)系統(tǒng))，實現(xiàn)不同邊緣設(shè)備的信息共享和交互。

三、人工智能成為熱點的歷史背景與當(dāng)下原因

人工智能作為2014年以來互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域最熱門的領(lǐng)域，被科技界、企業(yè)界和媒體廣泛關(guān)注。作為一個概念，人工智能是在1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見卓識的年輕科學(xué)家在一起聚會，共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問題時，首次提出的。

事實上，人工智能的發(fā)展充滿了坎坷，在過去的60年里，人工智能經(jīng)歷了多次從樂觀到悲觀，從高潮到低潮的階段。最近一次低潮發(fā)生在1992年日本第五代計算機(jī)計劃的無果而終，隨后人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)熱在20世紀(jì)90年代初退燒，人工智能領(lǐng)域再次進(jìn)入“AI之冬”。這個冬季如此的寒冷與漫長，直到2006年加拿大多倫多大學(xué)教授Geoffrey Hinton提出“深度學(xué)習(xí)”算法，情況才發(fā)生轉(zhuǎn)變。

這個算法是對20世紀(jì)40年代誕生的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的一次巧妙的升級，它最大的革新是可以有效的處理龐大的數(shù)據(jù)。這一特點則又幸運(yùn)地與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合。由此引發(fā)了2010年以來新的一股人工智能熱潮。2011年，一位NCAP研究員和斯坦福的Andrew Ng在Google建立了以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的谷歌大腦，Andrew Ng也就是后來百度大腦的首席科學(xué)家吳恩達(dá)。2013年，Geoffrey Hinton加入Google公司，其目的是進(jìn)一步把谷歌大腦的工作做得更為深入。

人工智能從此進(jìn)入一個新的時代——互聯(lián)網(wǎng)人工智能時代，基于互聯(lián)網(wǎng)海量的“大數(shù)據(jù)”和每時每刻與現(xiàn)實世界的信息交互，到2014年，百度大腦、訊飛大腦等互聯(lián)網(wǎng)人工智能系統(tǒng)也紛紛涌現(xiàn)，不斷創(chuàng)造出新的領(lǐng)域和紀(jì)錄。人們重新開始陷入狂熱的興奮之中。著名的企業(yè)家、投資人和意見領(lǐng)袖不斷發(fā)出預(yù)言，警告人工智能系統(tǒng)即將超越人類，變成人類的主人。這里就包括著名物理學(xué)家霍金、特斯拉CEO馬斯克以及未來學(xué)家?guī)炱濏f爾。

總體看，人工智能可以看做是互聯(lián)網(wǎng)智能、智慧和意識產(chǎn)生的基礎(chǔ)，今天人工智能的熱潮依然是互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)化，形成互聯(lián)網(wǎng)云腦過程的一次波段性浪潮，無論是物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、工業(yè)4.0、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、無人機(jī)、智能駕駛、虛擬現(xiàn)實，它們依然也都是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展過程中的產(chǎn)物，不是從石頭縫里蹦出的新概念。同時，它們的發(fā)展也為人工智能當(dāng)下和未來的爆發(fā)奠定了無法替代的基礎(chǔ)。從互聯(lián)網(wǎng)云腦形成和進(jìn)化的進(jìn)程看，人工智能依然不是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的最后高點，以人類智慧為基礎(chǔ)的群體智慧爆發(fā)，將是下一個熱潮所在，它形成的背景以及與人工智能的關(guān)系，我們將在以后的文章中進(jìn)行探討。