2017年，人工智能成為科技領域最火熱的名詞，在度過2個冬天之后，人工智能迎來了新的春天，從科技的發(fā)展軌跡看，無論是深度學習的應用，還是云端ＡＩ的實施，這一次的人工智能春天，背后的動力源泉與互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展有不可分割的關(guān)系。人工智能與互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系問題也一直是未來科技學院深入研究的方向。本文從４個角度探討了人工智能與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合產(chǎn)生的研究方向和一個具體的應用案例分析，希望對理論和產(chǎn)業(yè)界提供有益的啟發(fā)和幫助。

一，從腦科學的角度看人工智能與物聯(lián)網(wǎng)，云計算，大數(shù)據(jù)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系

如果我們觀察近20年來互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)的新應用和新功能，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：打印機，復印機的遠程操控，醫(yī)生通過遠程網(wǎng)絡進行手術(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，風速等數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)叫畔⑻幚?a target="_blank">中心，形成報告供防汛抗旱決策使用; Google推出了“街景“服務，在城市中安裝安裝多鏡頭攝像機，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貌等。

這些新互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)象分別具備了運動神經(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，2008年9月我們發(fā)表論文“互聯(lián)網(wǎng)進化規(guī)律的發(fā)現(xiàn)與分析 ”,從神經(jīng)學的角度分析互聯(lián)網(wǎng)的成熟結(jié)構(gòu)，將其抽象為一個與人類大腦高度相似的組織結(jié)構(gòu)-互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦。尋找并定位互聯(lián)網(wǎng)的虛擬聽覺，視覺，感覺，運動神經(jīng)系統(tǒng)，虛擬中樞神經(jīng)系統(tǒng)等。繪制出互聯(lián)網(wǎng)的類大腦結(jié)構(gòu)圖（圖1）。

如果用這個架構(gòu)分析物聯(lián)網(wǎng)，云計算，大數(shù)據(jù)，人工智能（深度學習），工業(yè)4.0，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，無人機，智能駕駛，虛擬現(xiàn)實，可以得到如下結(jié)論。

1.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-theInternet of things 》的報告，正式提出了物聯(lián)網(wǎng)（Internet ofthings,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認為“世界上所有的物體都可以通過因特網(wǎng)主動進行信息交換，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)絡和無所不在的計算”；從技術(shù)角度，ITU認為“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“。

因為物聯(lián)網(wǎng)重點突出了傳感器感知的概念，同時它也具備網(wǎng)絡線路傳輸，信息存儲和處理，行業(yè)應用接口等功能。而且也往往與互聯(lián)網(wǎng)共用服務器，網(wǎng)絡線路和應用接口，物聯(lián)網(wǎng)的這一特征可以看做是互聯(lián)網(wǎng)大腦的感覺神經(jīng)系統(tǒng)萌芽。

2.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IBM和 Google宣布在云計算領域的合作后, 云計算迅速成為產(chǎn)業(yè)界和學術(shù)界研究的熱點。。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)新興的應用的數(shù)據(jù)存儲量越來越大，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務增長也越來越快。因此互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的軟硬件維護成本不斷增加，成為很多企業(yè)的沉重負擔。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。

在互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦的架構(gòu)中，，互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦的中樞神經(jīng)系統(tǒng)是將互聯(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，從定義上看，云計算與互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦中樞神經(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)絡線路和計算機終端與云計算進行交互，向云計算提供數(shù)據(jù)，接受云計算提供的服務。

3.工業(yè)4.0，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，無人機，智能駕駛，3D本質(zhì)上是互聯(lián)網(wǎng)運動神經(jīng)系統(tǒng)的發(fā)育和萌芽，

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)設備，家庭的家用設備，辦公室的辦公設備，通過智能化，3D打印，無線傳感等技術(shù)使的機械設備成為互聯(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。在這個過程中工業(yè)4.0，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，無人機，智能駕駛，3D打印等等技術(shù)和應用正是互聯(lián)網(wǎng)運動神經(jīng)系統(tǒng)的發(fā)育產(chǎn)物和萌芽產(chǎn)品。

4.大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)大腦信息的基礎

隨著博客、社交網(wǎng)絡、以及云計算、物聯(lián)網(wǎng)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的興起，互聯(lián)網(wǎng)上數(shù)據(jù)信息正以前所未有的速度增長和累積?；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)分散在整個互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡體系內(nèi)，體量極其巨大。這些數(shù)據(jù)中蘊含了對經(jīng)濟，科技，教育等等領域非常寶貴的信息。這就是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)興起的根源和背景。

5.AI+是互聯(lián)網(wǎng)智能，智慧和意識產(chǎn)生的基礎

人工智能作為2014年互聯(lián)網(wǎng)領域最熱門的領域廣泛被科技界，企業(yè)界和媒體關(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)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機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計劃的無果而終，隨后人工神經(jīng)網(wǎng)絡熱在20世紀90年代初退燒，人工智能領域再次進入“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教授Geoffrey Hinton提出”深度學習“算法，情況才發(fā)生轉(zhuǎn)變。

這個算法是對20世紀40年代誕生的人工神經(jīng)網(wǎng)絡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)。這一特點幸運的與互聯(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建立了以深度學習為基礎的谷歌大腦，Andrew Ng也就是后來百度大腦的首席科學家吳恩達。2013年，Geoffrey Hinton加入Google公司，其目的是進一步把谷歌大腦的工作做的更為深入。

人工智能從此進入一個新的時代--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)造出新的領域和記錄。人們重新開始陷入狂熱的興奮之中。著名的企業(yè)家，投資人和意見領袖不斷發(fā)出預言，警告人工智能系統(tǒng)即將超越人類，變成人類的主人。。。這里邊就包括著名物理學家霍金，特斯拉CEO馬斯克，未來學家?guī)炱濏f爾。

從上面的研究看無論是物聯(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，智能駕駛，虛擬現(xiàn)實還是人工智能（深度學習），它們依然都是互聯(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，而是應該放到互聯(lián)網(wǎng)進化的大尺度中進行研究和思考。

二．用左右大腦架構(gòu)分析互聯(lián)網(wǎng)人工智能與社交網(wǎng)絡的關(guān)系

美國心理生物學家斯佩里博士（Roger Wolcott Sperry）通過著名的割裂腦實驗，證實了大腦不對稱性的“左右腦分工理論”，因此榮獲1981年諾貝爾生理學獎，他的理論認為“左腦負責語言、文字、數(shù)字，也就是用語言來處理訊息，把進入腦內(nèi)看到、聽到、觸到、嗅到及品嘗到(左腦五感)的訊息轉(zhuǎn)換成語言來傳達。左腦主要控制著知識、判斷、思考、邏輯、理解、歸納、運算等，和顯意識有密切的關(guān)系?！倍夷X具有圖像化機能，如企劃力、創(chuàng)造力、想像力；透視力、直覺力、靈感、夢境等，右腦像萬能博士，善于找出多種解決問題的辦法，許多高級思維功能取決于右腦。

有趣的是互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展也正在形成左右虛擬大腦的架構(gòu)。第一個巨系統(tǒng)是搜索引擎為代表的應用，以互聯(lián)網(wǎng)人工智能為代表的互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，如百度，谷歌，搜狗，bing等，負責互聯(lián)網(wǎng)信息的邏輯理解，通過深度學習等算法把圖像，音頻 文字，數(shù)字進行分類，索引，整理最后轉(zhuǎn)化為有條理，可共享的信息和知識。以搜索引擎為起點的百度大腦，谷歌大腦等互聯(lián)網(wǎng)人工智能系統(tǒng)將進化成為互聯(lián)網(wǎng)的左大腦，將來自物聯(lián)網(wǎng)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，社交網(wǎng)絡積累的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)進行分類，索引，整理最后轉(zhuǎn)化為有條理，可共享的信息和知識。同時通過機器學習，深度學習等方法提升系統(tǒng)的智力能力，使之能夠逐步操控物聯(lián)網(wǎng)中的傳感器，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的機械設備進行獨立運行，也可以在用戶不在的情況下操控社交網(wǎng)絡賬號進行自動社交反應。

第二個巨系統(tǒng)是Facebook，QQ，微信為代表的社交網(wǎng)絡。人類通過社交賬號交流相互的信息，抒發(fā)自己的情感，解答對方的疑問，共享新的知識和智慧。這些社交賬號像大腦的神經(jīng)元一樣不斷的激活和熄滅，相互鏈接又不斷解除關(guān)系，發(fā)出信息沖擊波然后不斷向外擴散……，以Facebook，QQ，微信為代表的社交網(wǎng)絡正在形成互聯(lián)網(wǎng)的右大腦。人類通過社交賬號交流相互的信息，抒發(fā)自己的情感，解答對方的疑問，共享新的知識和智慧。這些信息不斷的沉淀下來形成互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，供互聯(lián)網(wǎng)的左大腦整理，挖掘使用。同時互聯(lián)用戶也可以通過社交賬號直接操控物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的設備。可以與互聯(lián)網(wǎng)左大腦進行聯(lián)合控制。

三．互聯(lián)網(wǎng)社交網(wǎng)絡在人工智能發(fā)展過程中優(yōu)勢地位研究

在腦科學中神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡是最重要和最基礎的結(jié)構(gòu)，因此對于不斷發(fā)育的互聯(lián)網(wǎng)大腦來說，如何占據(jù)互聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)網(wǎng)絡控制權(quán)也成為互聯(lián)網(wǎng)巨頭面臨的最重要問題。目前中國的騰訊和美國的Facebook占據(jù)了互聯(lián)網(wǎng)未來競爭的有利地位。

在前文中提到互聯(lián)網(wǎng)正在向與人腦高度相似的方向進化。它將具備自己的感覺神經(jīng)系統(tǒng)，運動神經(jīng)系統(tǒng)，中樞神經(jīng)系統(tǒng)，物聯(lián)網(wǎng)和云計算正是這些系統(tǒng)的萌芽，而社交網(wǎng)絡中的個人空間正是互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦的神經(jīng)元，這些神經(jīng)元不但通過手機，臺式機，筆記本電腦與互聯(lián)網(wǎng)用戶進行信息交互，也必然會與互聯(lián)網(wǎng)的感覺，運動神經(jīng)系統(tǒng)接駁，形成完整的互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)。這一進化趨勢導致社交網(wǎng)絡必然會發(fā)展成為人與人，人與物，物與物交互的大社交網(wǎng)絡。

我們知道智能是由幾百億個腦神經(jīng)元的相互關(guān)聯(lián)和互動產(chǎn)生的。從互聯(lián)網(wǎng)進化的角度看，占據(jù)互聯(lián)網(wǎng)大腦神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡位置的騰訊Facebook也將在人工智能+時代具有更強的競爭優(yōu)勢。主要原因有

1.互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)有向社交網(wǎng)絡集中的趨勢，因為互聯(lián)網(wǎng)進化統(tǒng)一規(guī)律的作用，越來越多的個人，企業(yè)，BBS網(wǎng)站已經(jīng)大為減少網(wǎng)站的建設，轉(zhuǎn)向直接在微信，QQ空間，微博，facebook ,Twitter等社交網(wǎng)絡上開辟空間，發(fā)布數(shù)據(jù)和信息。這就導致谷歌，百度等人工智能具有的基礎數(shù)據(jù)大為減少。

2.社交網(wǎng)絡聚集了人的智慧，在產(chǎn)生群體智慧的同時也不斷沉淀積累大數(shù)據(jù)，依托這些大數(shù)據(jù)，人工智能會有真正的發(fā)展基礎，依托不同場景的數(shù)據(jù)產(chǎn)生的AI+，又可以通過社交網(wǎng)絡分發(fā)給人類用戶和關(guān)聯(lián)的智能設備，使得不同場景的應用更加智能化，這一點是其他AI巨頭不太具備的，或者沒有社交網(wǎng)絡的AI基礎這樣完整。

四。用互聯(lián)網(wǎng)與腦科學構(gòu)建新AI系統(tǒng)模型

1.用神經(jīng)元芯片堆積復制人腦的方法和問題

在2009年以色列魏茨曼科學研究所馬克拉姆教授第一次向大眾描述了他的美好愿景——用超級計算機模擬大腦中860億個神經(jīng)元以及100萬億個突觸的活動。他向聽眾許諾，“我們可以在10年內(nèi)實現(xiàn)這個目標”，還暗示說，這樣的數(shù)學模型甚至可能擁有意識。馬克拉姆還在很多演講、采訪和文章中提到，這樣的大腦數(shù)學模型將給腦科學研究帶來很多突破性進展——如數(shù)值模擬可以啟發(fā)藥物研制，取代一些動物實驗，或是幫助人們對阿爾茨海默病等神經(jīng)疾病有更清晰的理解。不僅如此，大腦模型還可以衍生出新的技術(shù)，使電腦的計算速度得到提升，或是制造出可以執(zhí)行復雜任務甚至具備智能的機器人。

盡管很多科學家對馬克拉姆的夢想充滿懷疑，2013年1月，歐盟還是決定撥給馬克拉姆13億美元，讓他用10年時間，模擬出人腦——他的夢想似乎就要成真了。在歐洲，神經(jīng)科學家對“人類大腦計劃”的態(tài)度也有著巨大的分歧。2014年7月，一封指責HBP的科學研究和管理方式的公開信很快獲得了八百多位科學家的簽名。這些科學家還威脅要抵制大腦計劃。

除了歐洲腦計劃，2014年IBM研發(fā)出了名為“TrueNorth”的神經(jīng)元芯片，它希望從從底層開始模仿人腦的結(jié)構(gòu)，從X光透視圖上看，TrueNorth和普通的處理器沒有太多區(qū)別，TrueNorth的4096個核心之間就使用了類似于人腦的結(jié)構(gòu)，每個核心包含了約120萬個晶體管，其中負責數(shù)據(jù)處理和調(diào)度的部分只占掉少量晶體管，而大多數(shù)晶體管都被用作了數(shù)據(jù)存儲、以及與其它核心溝通方面。

在這4096個核心中，每個核心都有自己的本地內(nèi)存，它們還能通過一種特殊的通訊模式與其它核心快速溝通，其工作方式非常類似于人腦神經(jīng)元與突觸之間的協(xié)同，只不過，化學信號在這里變成了電流脈沖。IBM把這種結(jié)構(gòu)稱為“神經(jīng)突觸內(nèi)核架構(gòu)”（neurosynaptic cores）。

從原理上看IBM的神經(jīng)突觸內(nèi)核架構(gòu)模擬人工的方式與歐洲腦計劃提出的思路原理基本一致。主流科學家認為，即使如馬克拉姆夢想的那樣，歐洲腦計劃通過模擬重現(xiàn)了大腦的細節(jié)，這些結(jié)果也無法幫助人們理解知覺、記憶、情緒等問題，打個比方，即使我們把一個個原子堆積成了一臺電腦，我們對軟件的運行原理依然是毫無頭緒。

2.類大腦互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)為建立新人工智能系統(tǒng)提供新啟示

上世紀誕生的互聯(lián)網(wǎng)對人類社會的影響越來越大，種種跡象表明互聯(lián)網(wǎng)與腦科學具有緊密的關(guān)系。從2005年開始，相關(guān)研究提出“互聯(lián)網(wǎng)將向著與人類大腦高度相似的方向進化，互聯(lián)網(wǎng)將具備自己的視覺、聽覺、觸覺、運動神經(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)學科學家揭開大腦的秘密?！?/p>

上述研究啟發(fā)我們以互聯(lián)網(wǎng)功能和架構(gòu)作為參考，能否在超級計算機中構(gòu)建仿互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型。在構(gòu)建的過程中，也可以根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)的最新發(fā)展增加和減少相關(guān)功能和架構(gòu)。這種模型的軟件系統(tǒng)也可以集成在芯片中使用。

3.類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型的實施方法和路徑

類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型的理論基礎就是將上述互聯(lián)網(wǎng)整體類腦模型在超級計算機中實現(xiàn)出來，將目前互聯(lián)網(wǎng)穩(wěn)定下來的典型應用和架構(gòu)有機的結(jié)合，用程序和數(shù)據(jù)庫進行模擬，并通過可視化的方法呈現(xiàn)出來。

作為一個龐大的系統(tǒng)，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過近45年的發(fā)展，已經(jīng)包含了成千上萬的應用和子系統(tǒng)，而且由于發(fā)展迅速，互聯(lián)網(wǎng)每天也都在出現(xiàn)新的應用，在進行仿互聯(lián)網(wǎng)大腦模型時，如果把所有的互聯(lián)網(wǎng)應用和子系統(tǒng)都囊括進去，在實踐中很難實現(xiàn)。

因此我們提出選取普及率高，相對成熟的互聯(lián)網(wǎng)應用建立類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型應用庫（IBML)進行測試，類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型應用庫根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展定期進行增加或刪減。這樣可以規(guī)避互聯(lián)網(wǎng)應用過于繁多，同時消失和出現(xiàn)過于頻繁的問題。譬如我們可以建立如下類似的類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型應用庫，示例如下：

IBML={Google，F(xiàn)acebook，Blogger，Amazon，Yahoo，Youtube，Quora，Wikipedia，Twitter，IPv4/IPv6.......}

通過類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型應用庫的建立，在超級計算機中仿造互聯(lián)網(wǎng)功能和架構(gòu)就成建立新的人工智能系統(tǒng)模型就成為可能。類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型的具體建立有一下三個步驟。

步驟一。類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型的硬件基礎 1）大型計算機 2）實驗室級別的傳感器網(wǎng)絡 傳感器網(wǎng)絡將在仿互聯(lián)網(wǎng)大腦模型中的”神經(jīng)元“社交網(wǎng)絡賬號與大腦模型中的其他部分進行進行交互。

步驟二，類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型的功能實現(xiàn)

1.在該類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型中建立微型社交網(wǎng)絡，維基百科，搜索引擎等功能

2.將微型物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建虛擬視覺，聽覺，感覺和運動系統(tǒng)關(guān)聯(lián)到該類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型中

3.運轉(zhuǎn)該類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型中建立微型社交網(wǎng)絡，維基百科，搜索引擎以及微信物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)產(chǎn)生大數(shù)據(jù)

4.將機器學習，深度學習等人工智能算法應用到類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型中。

步驟三，用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)作為交互界面，將服務器中的類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型運轉(zhuǎn)情況用可視化方式呈現(xiàn)出來，實驗人員通過仿社交網(wǎng)絡神經(jīng)元賬號進行操控。

研究方法：

對類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型進行持續(xù)改進更新和研究，將互聯(lián)網(wǎng)和腦科學中的新功能加入到模型中進行檢驗，對類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型中的信息和知識庫系統(tǒng)進行持續(xù)增加，對每個仿社交網(wǎng)絡神經(jīng)元進行人工智能處理和實驗人員主動操控處理，觀察類互聯(lián)網(wǎng)大腦的人工智能系統(tǒng)模型的智能特征。

五，關(guān)于人工智能與互聯(lián)網(wǎng)云計算結(jié)合的案例分析

云端智能概念成為機器人發(fā)展方向，當你在家中時，當清晨的陽光從窗戶穿過，家庭服務機器人已經(jīng)準備好了早餐;當你在工廠，工業(yè)機器人有條不紊地工作，并可以將生產(chǎn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?當你在醫(yī)院，借助醫(yī)療機器人，復雜的內(nèi)科手術(shù)得以實施，術(shù)后保健方案隨后出具。隨著人工智能的發(fā)展和云端智能機器人概念的誕生，實現(xiàn)以上情景將從科幻電影走向現(xiàn)實。