从2014年开始,人工智能逐渐成为科技领域最热门的概念,被科技界、企业界和媒体广泛关注。作为一个学术领域,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。

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,从高潮到低潮的阶段。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。这一特点幸运的与互联网结合。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,Geoffrey Hinton加入Google公司,其目的是进一步把谷歌大脑的工作做的更为深入。

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,包括亚马逊、Facebook、百度、腾讯、阿里巴巴、微软、英特尔、IBM等巨头纷纷进入AI领域,不断产生新的成果和创造新的记录。

应该说这一轮的人工智能热潮本质上依然是互联网进化过程中的又一次波浪式高潮,它的产生离不开互联网之前应用和技术为人工智能新爆发奠定的基础。而且从AI的领导者看,主要也是互联网巨头公司,人工智能究竟是如何爆发,后续还会以什么形式发展,本文将重点讨论。

一、互联网云脑各神经系统的发育为人工智能爆发奠定基础

从2007年开始,科学院相关研究团队发表论文提出互联网未来趋势:“互联网正在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。”。并由此产生互联网云脑(Internet Cloud Brain)架构。

到2017年,随着人工智能、物联网、大数据、云计算、机器人、虚拟现实、工业互联网等科学技术的蓬勃发展,互联网云脑的架构也逐步清晰起来,从2008年到2017年形成4个版本的互联网云脑架构图。

亿欧智库:互联网云脑

应该说互联网云脑是互联网在进化过程中形成的类大脑架构,它并不是一开始就成熟和完整的,而是在科学探索和商业创新过程中逐步发育而成。web2.0、物联网、云计算、工业互联网、大数据、人工智能,它们不是脱离互联网的新事物,而是互联网云脑发育过程中,由于各神经系统发育的不均匀导致的波浪式高峰,往往是一个技术或模式成熟后,下一个技术或模式才有蓬勃发育的基础。我们可以看一下人工智能热潮产生之前的互联网进展。

亿欧智库:互联网云脑

1.物联网本质上是互联网云脑的中枢神经系统和其控制的感觉神经系统和运动神经系统,它的发展为人工智能提供了大量传感器数据。

2.云计算本质上是互联网云脑的中枢神经系统,它通过服务器、网络操作系统、神经元网络(大社交网络)、大数据和基于大数据的人工智能算法对互联网云脑的其他组成部分进行控制。

3.大数据本质上是互联网云脑各神经系统在运转过程中传输和积累的有价值信息。因为在过去50年随着互联网的快速进化而急速膨胀,体量极其巨大。大数据与人工智能算法的结合,是互联网云脑产生智慧智能的基础。

4.工业4.0和工业互联网本质是互联网云脑的运动神经系统,这将是互联网云脑未来非常庞大的组成部分,它的发展为人工智能提供广泛的汽车、机器人、办公设备、生产设备的数据,以及应用场景。

5.大社交网络(Big Sns)是互联网云脑神经网络,由互联网传统社交网络Facebook、微信、微博发育而成,从链接人与人,发展到链接人与物、物与物,甚至包括链接人工智能软件系统,它的发展为人工智能与体智能建立了密切关系,同时使得人工智能系统可以成为社交网络一份子能够与其他人或物进行交互。

综上所述,这一轮人工智能浪潮本质是互联网云脑产生智慧智能的动力源泉。人工智能不仅仅通过算法如深度学习、机器学习与大数据结合,也运用到互联网云脑的神经末梢、神经网络和智能终端中,使得互联网云脑各个神经系统同时提升能力。

二、互联网+AI推动云反射弧的发展

目前人工智能技术广泛应用与互联网的各个组成部分:

人工智能与互联网中枢神经系统结合产生了谷歌大脑、百度大脑、阿里云、亚马逊云、腾讯云等云人工智能巨系统;

人工智能与互联网听觉神经系统结合产生诸如科大讯飞、云知声等新声音识别产品;

人工智能特别是深度学习与互联网视觉觉神经系统结合,产生如格林深瞳、Face++等新图像识别产品;

人工智能与互联网运动神经系统结合产生了智能制造、智能驾驶、云机器人等新应用领域;

人工智能与互联网神经网络(大社交网络)结合产生了度秘、小冰等智能虚拟助理产品;

人工智能与互联网感觉神经系统结合,出现了边缘计算的创新应用。

人工智能的发展不会停步于此,基于互联网云脑架构的AI进一步发展,打通互联网云脑各神经系统之间的关系也就成为趋势和必然,云反射弧(Cloud reflex arcs)因此将成为人工智能应用的下一个发展重点。

三、云反射弧的9种不同类型和构成

神经反射现象是人类神经系统最重要的神经活动之一,它首先由法国哲学家笛卡儿提出,他注意到机体对于一些环境刺激具有规律性反应。例如,异物碰到角膜即引起眨眼。他借用了物理学中反射的概念,认为动物的活动像光线投射到镜子上被反射出来一样。用实验分析的方法研究脑和脊髓并阐明反射规律的,是英国的谢灵顿以及俄国的谢切诺夫和巴甫洛夫。

亿欧智库:反射弧

反射弧是反射活动的结构基础,是机体从接受刺激到发生反应的过程中兴奋在神经系统内循行的整个路径。反射一般都需要完整的反射弧来实现。一个完整的反射弧由感受器、传入神经、神经中枢、传出神经、效应器5个基本部分组成。

膝跳反射是我们最为熟知,也是最简单的反射活动, 我们经常可以看到一个笑话,那就是一位医生坐在病人的前面,低头用锤子测试病人的膝跳反射,结果可想而知,医生的鼻子受伤了,膝跳反射就是一个标准的神经反射弧现象。接受刺激,做出反应。那么基于互联网云脑的人工智能应用有没有同样的机制呢?

互联网云脑的云神经反射弧(Cloud reflex arcs)其实在今天已经广泛的出现在我们的周围,几乎每时每刻,从世界各地发起的互联网神经反射现象都在不断的产生和消失。例如汽车传感器发现有盗贼,发短信给车主,车主赶到将盗贼抓住;湿度传感器发现空气湿度加大,有下雨迹象,通知野外挖掘设备打开防雨设备等。与人体的神经反射弧相对应,从前文可以看出:

1、云反射弧的感受器主要由联网的传感器(包括摄像头)组成。

2、云反射弧的效应器主要由联网的办公设备、智能制造、智能驾驶、智能医疗等等组成。

3、云反射弧的中枢神经是互联网云脑的中枢神经系统(云计算+大数据+人工智能),边缘计算将加强云反射弧感受器和效应器的智能程度和反应速度。

亿欧智库:云反射弧架构

云神经反射弧作为互联网系统与人工智能结合的产物,在互联网的未来发展中将起到非常重要的作用。从实践上看,总共有9种不同种类的云反射弧,这些云反射弧的成熟依赖与互联网与人工智能技术的进一步结合。

第一种是传感器到智能设备的云反射弧(图中A->F):例如,在大楼里,温度传感器检测到室内温度升高超过一定温度时,同时气敏传感器检测到室内二氧化碳浓度升高,于是报警信息通过互联网线路传送到服务器中心,服务器发送指令给大楼灭火机器人,由该楼层灭火机器人操控水枪进行灭火。

第二种是传感器到人的云反射弧(图中A->B):例如,在大楼里,温度传感器检测到室内温度升高超过100度,同时气敏传感器检测到室内二氧化碳浓度升高,于是报警信息通过互联网线路传送到服务器中心,服务器发送信息给附近的消防队,消防队出动消防人员来大大楼实施灭火。

第三种是传感器到智能程序的云反射弧(图中A->D):例如,在大楼里,温度传感器检测到室内温度升高超过100度,同时气敏传感器检测到室内二氧化碳浓度升高,于是报警信息通过互联网线路传送到服务器中心,服务器发送信息给互联网神经网络中的AI神经元,也就是大社交网络中的智能程序,由智能程序判断是否危险级别和是否上报。

第四种是智能程序到智能设备的云反射弧(云反射架构图D->F):例如,互联网服务器中运行的自动监测程序,检测城市郊区云计算机房的服务器数据空间的容量变化,当程序发现数据空间已满时,发送报警信息给互联网中心服务器,由中心服务器发布指令,启动云计算机房的备用机器,扩充数据空间。

第五种是智能程序到人的云反射弧(图中C->E):例如,互联网服务器中运行的自动监测程序,检测郊区云计算机房的服务器数据空间的容量变化,当程序发现数据空间已满时,发送报警信息给互联网中心服务器,由中心服务器发布短信或电子邮件,提醒机房值班人员,启动云计算机房的备用机器,扩充数据空间。

第六种是智能程序到智能程序的云反射弧(图中C->D):这种类型的神经反射弧可以看做是云端人工智能系统的对话。例如,互联网服务器中运行的自动监测程序,检测郊区云计算机房的服务器数据空间的容量变化,当程序发现数据空间已满时,发送报警信息给互联网中心服务器,由中心服务器发布指令给云计算机房的维护程序,停止向数据空间写入数据,避免数据空间过载。

第七种是人到智能设备的云反射弧(图中B->F):例如,在大楼里,大楼监控机房的值班人员发现某办公室出现火苗和烟雾,于是按下报警按钮,将报警信息通过互联网线路传送到服务器中心,服务器发送指令给大楼灭火机器人,由该楼层灭火机器人操控水枪进行灭火。

第八种是人到人的云反射弧(云反射架构图B->E):例如,在大楼里,大楼监控机房的值班人员发现某办公室出现火苗和烟雾,于是按下报警按钮,将报警信息通过互联网线路传送到服务器中心,服务器发送信息给附近的消防队,消防队出动消防人员来大大楼实施灭火。

第九种是人到智能程序的云反射弧(云反射架构图B->D):例如,在大楼里,大楼监控机房的值班人员发现某办公室出现火苗和烟雾,于是按下报警按钮,将报警信息通过互联网线路传送到服务器中心,服务器发送信息给互联网神经网络中的AI神经元,也就是大社交网络中的智能程序,由智能程序判断是否危险级别和是否上报。

四、云反射弧的应用案例和未来影响

在现实应用中,互联网云脑的云神经反射弧已经逐步出现在人们的面前,例如无锡消防部门开始利用家庭火灾远程监控和救助系统,帮助农村留守老人和留守儿童家庭进行防火预警与快速反应。这套系统由无线终端、业务平台和传感探测设备(烟感、紧急救助按钮等)组成。它的工作过程就是一个典型的云神经反射弧。

当发生火灾或其它紧急事件时,探测器发出报警信号(或手动按下救助按钮),火警信息将通过GPRS或TD无线网络传输到四个地方:一是社区(小区)监控中心;二是辖区消防部门的消防巡防车;三是全市119火灾调度指挥中心;四是发生火灾家庭的业主及其亲人和邻居朋友的手机上。

当四方面在接到报警后能第一时间赶赴现场开展救助,为扑灭火灾和紧急处置赢得时间,避免火灾的蔓延扩大,最大限度地减少人员伤亡和财产损失。从无锡消防的这个系统我们可以看出,除了传感器和机械设备可以作为感受器和效应器,人也是互联网反射弧中重要的因素,既可以做感受器也可以做效应器。

云反射弧的发展是互联网+AI深度结合后的必然产物,它的发展会对对基于互联网的人工智能技术,互联网新商业模式,智慧城市建设等领域产生广泛影响。

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