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互聯網大腦模型的定義、演進與對比

mK5P_AItists ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-08-22 17:10 ? 次閱讀

2018年8月,我們繪制的第五個版本的互聯網大腦模型圖,新的版本相當于為互聯網找到了左右大腦的機制-機器智能左大腦和群體智能右大腦。第五版的繪制距離2008年第一個版本正好10年?;ヂ摼W大腦模型主要是針對1969年以來互聯網的網狀模型,在21世紀出現的新變化所進行的重構。

互聯網的架構在過去50年發生了劇烈的變化,特別在21世紀出現了譬如社交網絡物聯網、云計算、大數據、工業4.0、工業互聯網、邊緣計算、人工智能、智能制造、智能駕駛、云機器人等等前沿技術和概念,這些技術的興起都蘊含了互聯網的進一步向類腦巨系統架構邁進的因素,如何表現互聯網的最新變化,我們在過去10年不斷的觀察和思考,試圖用一幅圖說明互聯網的本質特征,下面把過去10年形成的5個版本的互聯網大腦模型展示出來,說明其中的探索和思考。

關于互聯網大腦模型的定義

互聯網的大腦模型就是互聯網向與人類大腦高度相似的方向進化過程中,形成的類腦巨系統架構;互聯網大腦架構具備不斷成熟的類腦視覺、聽覺、軀體感覺、運動神經系統、記憶神經系統、中樞神經系統、自主神經系統;

互聯網大腦通過類腦神經元網絡將將社會各要素(包括但不僅限于人,AI系統,生產資料,生產工具)和自然各要素(包括但不僅限于河流,山脈,動物,植物,太空)鏈接起來,從而實現人與人、人與物、物與物的交互,互聯網大腦在群體智能和機器智能的驅動下通過云反射弧實現對世界的認知,判斷,決策、反饋和改造。

第一版 互聯網大腦模型 2008年1月

第一版互聯網大腦模型繪制與2008年1月3日,發表在科學院與自然科學基金會創辦的科學網上,這個版本模型圖第一次體現了互聯網的類腦屬性,將“人”這個要素作為互聯網的一部分放置在模型中,突出了互聯網類腦神經元網絡的結構,以及類腦神經元與人類大腦功能映射的關系。它的缺陷在于還沒有把傳感器和聯網的機器人等形成的感覺神經系統、運動神經系統表現出來。

第二版 互聯網大腦模型2008年9月

第二版互聯網大腦模型圖繪制與2008年9月,是在科技論文在線發表論文《互聯網進化趨勢與規律》時繪制的,這個版本的主要特點是增加了第一個版本缺失的互聯網聽覺、視、軀體感覺、運動神經系統。將音頻采集,視頻采集,各類傳感器、聯網的辦公、家用和生產設備也變成互聯網的組成部分。與互聯網用戶形成的神經元網絡共同鏈接到核心服務器中,這個版本的缺陷是沒有把各神經系統鏈接的設備與人類用戶形成完整的類腦神經元網絡。

第三版 互聯網大腦模型 2010年10月

第三版互聯網大腦模型繪制與2010年10月,作為論文《互聯網與神經學的交叉對比研究》的一部分,發表在復雜系統與復雜網絡期刊,這個版本主要突出互聯網中樞神經系統中涉及的若干要素,包括互聯網核心硬件層、互聯網操作系統層、互聯網類腦神經元網絡應用層、互聯網數據海洋(信息層),雖然這個時期已經提出互聯網鏈接的人類用戶和連接的傳感器,智能設備、機器人可以形成一個可以進行“人與人,人與物,物與物交互”的大社交網絡,但主要缺陷是依然沒有把“物”和“人”在圖形中鏈接到共同的類腦神經元網絡中。而且在這個版本中沒有突出人工智能的地位和作用。

第四版 互聯網大腦模型圖 2017年5月

第四版互聯網大腦模型圖繪制與2017年5月,發表在科學院與自然科學基金會創辦的科學網上,在這個版本中主要解決了“物”(傳感器、視頻,音頻,機器人,智能設備)與“人”如何形成統一的互聯網類腦神經元網絡的問題,另一個重要的進展是將人工智能(AI)的作用標注在互聯網大腦模型中,但存在的問題是如何將控制智能設備的云端機器智能與形成智慧合力的人類群體智慧有效的區分并鏈接的問題。

第五版 互聯網大腦模型 2018年8月

第五版互聯網大腦模型圖繪制與2018年8月,首發在科學網上,目前最新的這一版將類腦神經元網絡拆分為機器智能和群體智能兩個子網絡,相當于為互聯網大腦模型確立的左右大腦架構,機器智能負責控制和管理互聯網感覺神經系統和運動神經系統,突出了AI巨系統的神經元類型,體現人工智能與云計算結合后形成的互聯網重要結構,群體智能神經元網絡負責為人類的信息共享,智慧共振,知識存貯提供支持和服務。在這個模型中機器智能與群體智能有著非常多的連線,代表混合智能將在它們的相互支持下形成。

總結:

研究互聯網大腦模型的目的是希望用類腦的模型解決包括社交網絡、物聯網、云計算、大數據、工業4.0、工業互聯網、邊緣計算、人工智能、智能制造、智能駕駛、云機器人等前沿技術的起源與關系問題。也用它來分析諸多科技創新企業興起與衰亡的背后原因。

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原文標題:2008-2018,5個版本互聯網大腦模型的演進與對比

文章出處:【微信號:AItists,微信公眾號:人工智能學家】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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