2017年，人工智能成为科技领域最火热的名词，在度过2个冬天之后，人工智能迎来了新的春天，从科技的发展轨迹看，无论是深度学习的应用，还是云端ＡＩ的实施，这一次的人工智能春天，背后的动力源泉与互联网的发展有不可分割的关系。人工智能与互联网的关系问题也一直是未来科技学院深入研究的方向。本文从４个角度探讨了人工智能与互联网结合产生的研究方向和一个具体的应用案例分析，希望对理论和产业界提供有益的启发和帮助。
一、从脑科学的角度看人工智能与物联网，云计算，大数据，工业互联网的关系
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：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，2008年9月我们发表论文“互联网进化规律的发现与分析”,从神经学的角度分析互联网的成熟结构，将其抽象为一个与人类大脑高度相似的组织结构-互联网虚拟大脑。寻找并定位互联网的虚拟听觉，视觉，感觉，运动神经系统，虚拟中枢神经系统等。绘制出互联网的类大脑结构图。
如果用这个架构分析物联网，云计算，大数据，人工智能（深度学习），工业4.0，工业互联网，无人机，智能驾驶，虚拟现实，可以得到如下结论。
1.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《ITUInternetreports2005-theInternetofthings》的报告，正式提出了物联网（Internetofthings,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“。
因为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，物联网的这一特征可以看做是互联网大脑的感觉神经系统萌芽。
2.云计算是互联网大脑的中枢神经系统萌芽
2007年10月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。。云计算的诞生有其历史根源，随着互联网的发展，互联网新兴的应用的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。
在互联网虚拟大脑的架构中，互联网虚拟大脑的中枢神经系统是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，云计算与互联网虚拟大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。
3.工业4.0，工业互联网，无人机，智能驾驶，3D本质上是互联网运动神经系统的发育和萌芽，
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，无线传感等技术使的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。在这个过程中工业4.0，工业互联网，无人机，智能驾驶，3D打印等等技术和应用正是互联网运动神经系统的发育产物和萌芽产品。
4.大数据是互联网大脑信息的基础
随着博客、社交网络、以及云计算、物联网，工业互联网等技术的兴起，互联网上数据信息正以前所未有的速度增长和累积。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互联网网络体系内，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。这就是互联网大数据兴起的根源和背景。
5.AI+是互联网智能，智慧和意识产生的基础
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GeoffreyHinton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AndrewNg在Google建立了以深度学习为基础的谷歌大脑，AndrewNg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，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记录。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……这里边就包括著名物理学家霍金，特斯拉CEO马斯克，未来学家库兹韦尔。
从上面的研究看无论是物联网，云计算，大数据，工业4.0，工业互联网，无人机，智能驾驶，虚拟现实还是人工智能（深度学习），它们依然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，而是应该放到互联网进化的大尺度中进行研究和思考。
二、用左右大脑架构分析互联网人工智能与社交网络的关系
美国心理生物学家斯佩里博士（RogerWolcottSperry）通过著名的割裂脑实验，证实了大脑不对称性的“左右脑分工理论”，因此荣获1981年诺贝尔生理学奖，他的理论认为“左脑负责语言、文字、数字，也就是用语言来处理讯息，把进入脑内看到、听到、触到、嗅到及品尝到(左脑五感)的讯息转换成语言来传达。左脑主要控制着知识、判断、思考、逻辑、理解、归纳、运算等，和显意识有密切的关系。”而右脑具有图像化机能，如企划力、创造力、想像力；透视力、直觉力、灵感、梦境等，右脑像万能博士，善于找出多种解决问题的办法，许多高级思维功能取决于右脑。
有趣的是互联网的发展也正在形成左右虚拟大脑的架构。第一个巨系统是搜索引擎为代表的应用，以互联网人工智能为代表的互联网系统，如百度，谷歌，搜狗，bing等，负责互联网信息的逻辑理解，通过深度学习等算法把图像，音频文字，数字进行分类，索引，整理最后转化为有条理，可共享的信息和知识。以搜索引擎为起点的百度大脑，谷歌大脑等互联网人工智能系统将进化成为互联网的左大脑，将来自物联网，工业互联网，社交网络积累的互联网大数据进行分类，索引，整理最后转化为有条理，可共享的信息和知识。同时通过机器学习，深度学习等方法提升系统的智力能力，使之能够逐步操控物联网中的传感器，工业互联网中的机械设备进行独立运行，也可以在用户不在的情况下操控社交网络账号进行自动社交反应。
三、互联网社交网络在人工智能发展过程中优势地位研究
在脑科学中神经元和神经网络是最重要和最基础的结构，因此对于不断发育的互联网大脑来说，如何占据互联网的神经网络控制权也成为互联网巨头面临的最重要问题。目前中国的腾讯和美国的Facebook占据了互联网未来竞争的有利地位。
在前文中提到互联网正在向与人脑高度相似的方向进化。它将具备自己的感觉神经系统，运动神经系统，中枢神经系统，物联网和云计算正是这些系统的萌芽，而社交网络中的个人空间正是互联网虚拟大脑的神经元，这些神经元不但通过手机，台式机，笔记本电脑与互联网用户进行信息交互，也必然会与互联网的感觉，运动神经系统接驳，形成完整的互联网神经元结构。这一进化趋势导致社交网络必然会发展成为人与人，人与物，物与物交互的大社交网络。
我们知道智能是由几百亿个脑神经元的相互关联和互动产生的。从互联网进化的角度看，占据互联网大脑神经元和神经网络位置的腾讯Facebook也将在人工智能+时代具有更强的竞争优势。主要原因有
2.社交网络聚集了人的智慧，在产生群体智慧的同时也不断沉淀积累大数据，依托这些大数据，人工智能会有真正的发展基础，依托不同场景的数据产生的AI+，又可以通过社交网络分发给人类用户和关联的智能设备，使得不同场景的应用更加智能化，这一点是其他AI巨头不太具备的，或者没有社交网络的AI基础这样完整。
四、用互联网与脑科学构建新AI系统模型
1.用神经元芯片堆积复制人脑的方法和问题
除了欧洲脑计划，2014年IBM研发出了名为“TrueNorth”的神经元芯片，它希望从从底层开始模仿人脑的结构，从X光透视图上看，TrueNorth和普通的处理器没有太多区别，TrueNorth的4096个核心之间就使用了类似于人脑的结构，每个核心包含了约120万个晶体管，其中负责数据处理和调度的部分只占掉少量晶体管，而大多数晶体管都被用作了数据存储、以及与其它核心沟通方面。
在这4096个核心中，每个核心都有自己的本地内存，它们还能通过一种特殊的通讯模式与其它核心快速沟通，其工作方式非常类似于人脑神经元与突触之间的协同，只不过，化学信号在这里变成了电流脉冲。IBM把这种结构称为“神经突触内核架构”（neurosynapticcores）。
从原理上看IBM的神经突触内核架构模拟人工的方式与欧洲脑计划提出的思路原理基本一致。主流科学家认为，即使如马克拉姆梦想的那样，欧洲脑计划通过模拟重现了大脑的细节，这些结果也无法帮助人们理解知觉、记忆、情绪等问题，打个比方，即使我们把一个个原子堆积成了一台电脑，我们对软件的运行原理依然是毫无头绪。
2.类大脑互联网架构为建立新人工智能系统提供新启示
3.类互联网大脑的人工智能系统模型的实施方法和路径
类互联网大脑的人工智能系统模型的理论基础就是将上述互联网整体类脑模型在超级计算机中实现出来，将目前互联网稳定下来的典型应用和架构有机的结合，用程序和数据库进行模拟，并通过可视化的方法呈现出来。
作为一个庞大的系统，互联网经过近45年的发展，已经包含了成千上万的应用和子系统，而且由于发展迅速，互联网每天也都在出现新的应用，在进行仿互联网大脑模型时，如果把所有的互联网应用和子系统都囊括进去，在实践中很难实现。
因此我们提出选取普及率高，相对成熟的互联网应用建立类互联网大脑的人工智能系统模型应用库（IBML)进行测试，类互联网大脑的人工智能系统模型应用库根据互联网的发展定期进行增加或删减。这样可以规避互联网应用过于繁多，同时消失和出现过于频繁的问题。譬如我们可以建立如下类似的类互联网大脑的人工智能系统模型应用库，示例如下：
IBML={Google，Facebook，Blogger，Amazon，Yahoo，Youtube，Quora，Wikipedia，Twitter，IPv4/IPv6.......}
通过类互联网大脑的人工智能系统模型应用库的建立，在超级计算机中仿造互联网功能和架构就成建立新的人工智能系统模型就成为可能。类互联网大脑的人工智能系统模型的具体建立有一下三个步骤。
步骤一:类互联网大脑的人工智能系统模型的硬件基础
1）大型计算机;
2）实验室级别的传感器网络传感器网络将在仿互联网大脑模型中的”神经元“社交网络账号与大脑模型中的其他部分进行进行交互。
步骤二:类互联网大脑的人工智能系统模型的功能实现
1.在该类互联网大脑的人工智能系统模型中建立微型社交网络，维基百科，搜索引擎等功能
2.将微型物联网构建虚拟视觉，听觉，感觉和运动系统关联到该类互联网大脑的人工智能系统模型中
4.将机器学习，深度学习等人工智能算法应用到类互联网大脑的人工智能系统模型中。
步骤三，用数据可视化技术作为交互界面，将服务器中的类互联网大脑的人工智能系统模型运转情况用可视化方式呈现出来，实验人员通过仿社交网络神经元账号进行操控。
研究方法：
对类互联网大脑的人工智能系统模型进行持续改进更新和研究，将互联网和脑科学中的新功能加入到模型中进行检验，对类互联网大脑的人工智能系统模型中的信息和知识库系统进行持续增加，对每个仿社交网络神经元进行人工智能处理和实验人员主动操控处理，观察类互联网大脑的人工智能系统模型的智能特征。
五、关于人工智能与互联网云计算结合的案例分析
云端智能概念成为机器人发展方向，当你在家中时，当清晨的阳光从窗户穿过，家庭服务机器人已经准备好了早餐;当你在工厂，工业机器人有条不紊地工作，并可以将生产数据传输到云端;当你在医院，借助医疗机器人，复杂的内科手术得以实施，术后保健方案随后出具。随着人工智能的发展和云端智能机器人概念的诞生，实现以上情景将从科幻电影走向现实。