互联网和脑科学与人类的未来

互联网和脑科学与人类的未来(2014-10-2221:30:52)转载▼标签：it大脑互联网人类未来互联网大脑前言：受我国复杂系统与人工智能领域著名专家，中国自动化学会副理事长，中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃教授的邀请，我们撰写了这篇综述文章，较为系统的阐述了互联网进化方向，互联网与脑科学的最新研究成果，文章发表在《复杂性与智能化》期刊2014年第38期上，向王飞跃教授表示感谢。一个星期前，王飞跃教授荣获IIEEE系统、人与控制论学会颁发的诺伯特维纳奖（NorbertWienerAward），以表彰其在复杂系统的智能控制与管理方面的开拓性贡献和杰出成就，成为自该奖设立以来获奖的首位中国大陆学者。也向他表示祝贺。互联网，脑科学与人类的未来作者：刘锋石勇每一次人类社会的重大技术变革都会导致新领域的科学革命，大航海时代使人类看到了生物的多样性和孤立生态系统对生物的影响。无论是达尔文还是华莱士都是跟随远航的船队才发现了生物的进化现象。大工业革命使人类无论在力量的使用还是观察能力都获得的极大的提高。为此后100年开始的物理学大突破，奠定了技术基础。这些突破包括牛顿的万有引力，爱因斯坦的相对论，和众多科学家创建的量子力学大厦，这些突破都与”力“和”观测“有关。互联网革命对于人类的影响已经远远超过了大工业革命。与工业革命增强人类的力量和视野不同，互联网极大的增强了人类的智慧，丰富了人类的知识。而智慧和知识恰恰与大脑的关系最为密切.2.互联网与脑科学的交叉对比研究如果我们观察近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。绘制出互联网虚拟大脑结构图，如图1。图1互联网虚拟大脑结构图同时，我们也对应提出如果脑科学对互联网的未来发展有重要的启发作用，那么不断发展的互联网结构和功能会不会能够作为解开大脑之谜的钥匙，即人脑中在数万年前就已经包含了今天和未来成熟的互联网架构，通过神经生理学和神经心理学领域的研究实验，在人类大脑中是否可以找到Google一样的搜索引擎，Facebook一样的SNS系统，IPv4一样的地址编码系统，思科一样的路由系统。。。此后科学领域的进展也不断印证互联网与神经学具有交叉对比的可能性，2010年6月10日美国南加州大学神经系统科学家拉里·斯旺森和理查德·汤普森在美国《国家科学院院刊》（PNAS）发表论文“Hypothesis-drivenstructuralconnectivityanalysissupportsnetworkoverhierarchicalmodelofbrainarchitecture“指出老鼠大脑一小块区域中的神经系统类似互联网结构。拉里·斯旺森的研究表明大脑中互联网式结构的存在可以解释大脑能克服局部损伤的现象，如同互联网任何一个单独部分都可以去掉，但网络其他部分照常工作一样，神经系统也并不是某一部分绝对不可或缺。这个研究从神经学领域证明互联网与神经学具有相关性。2012年11月16日，加州大学圣迭戈分校DmitriKrioukov在《ScientificReport》，发表论文“NetworkCosmology”，也提出互联网与脑神经网络的发展与构造具有高度的相似性。研究组利用计算机模拟并结合多种其他计算，证明在复杂网络的动态发展和控制中，描述大尺度时空结构的因果关系网络的曲线图，是一个具有显著聚类特征的幂函数曲线，和许多复杂网络如互联网、社交网、脑神经网络等有高度的相似性。DmitriKrioukov的研究对于互联网虚拟大脑的设想给予了有力的数据支持。3.从脑科学的角度分析物联网，云计算，大数据与互联网的关系总体上看，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，使人与人（HumantiHuman,H2H），人与物（Humantothing，H2T）、物与物（ThingtoThing,T2T）据物联网和互联网的区别和关联，我们在互联网虚拟大脑结构图进行了如图2所示的标示。纵观云计算的概念和实际应用，我们可以看到云计算有两个特点，第一，互联网的基础服务资源如服务器的硬件，软件，数据和应用服务开始于集中和统一。第二，互联网用户不用再重复消耗大量资源，建立独立的软硬件设施和维护人员队伍。通过互联网接受云计算提供商的服务，就可以实现自己需要的功能。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。基于以上分析，我们在图2中标注云计算的位置如下。随着博客、社交网络、以及云计算、物联网等技术的兴起，互联网上的数据正以前所未有的速度在不断的增长和累积，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网络体系内，体量极其巨大。蕴含了对经济，科技，教育等等领域非常宝贵的信息。我们在论文“互联网与神经学的交叉对比研究”中对互联网虚拟大脑的信息层定义时，曾经这样描述“互联网的信息成爆炸式增长，这些信息的形式包括文字，二维图片，文档，视频，声音，三维图像等，分布在互联网的服务器，路由器，交换机，用户终端和互联网虚拟神经系统里。我们将这些分布在互联网中的信息统称为互联网虚拟大脑的信息层或数据海洋。”可以预见，当大数据的容量进一步增加，存储方式进一步趋向集中。大数据将逐步形成互联网虚拟大脑的信息层（数据海洋）。因此，我们在图2中对大数据进行标注如下。图2互联网与物联网，云计算和大数据关系图在互联网虚拟大脑结构图的基础上，分析了互联网与物联网，云计算和大数据的关系，标识出物联网，云计算，大数据和传统互联网在互联网虚拟大脑结构图的位置。说明基于神经学建立的互联网虚拟大脑架构可以有效的统一互联网发展过程中产生的新应用和新概念。下一步我们可以使用更多神经学的知识分析互联网，物联网，云计算和大数据的运行模式和发展趋势。值得研究的方向包括：能否使用神经反射弧的原理分析物联网和云计算之间的交互方式，能否用神经元的结构分析社交网络与物联网的结合趋势。4.互联网的发展对脑科学研究的启发在互联网向着与人脑结构高度相似的方向进化的观点提出的同时，人脑的结构会不会反过来也高度类似于互联网。会不会也有路由系统、搜索引擎、IPv4/IPv6地址编码系统、维基百科、Facebook一样SNS系统。如果这个猜想成立的话，那么通过比较互联网和人类大脑的结构，大脑之谜将在互联网面前被逐步得到解决。历史上，神经科学家研究大脑之谜主要采用了两条截然不同的思想线路：还原论和整体论。还原论又被称为自下而上的研究方法。该方法试图通过研究单个分子、细胞或回路等神经系统的基础元素的特性来理解神经系统。整体论又被称为自上而下的研究策略。它主要是从研究功能入手来理解神经系统，该方法主要关心的方面是系统的活动如何调节或是反映在行为上。早在20世纪后期，美国生物学家卡拉汉教授就已经提出了“逆仿生学”的概念。他认为仔细研究人们已经设计制造出来的东西,就有可能解开某些自然之迷。从算盘到电脑，从汽车到飞船，人类的许多发明和设计并不是直接对某种自然现象进行模仿，而是遵循了一定的自然规律。同时生物的许多高超技能也并不是超自然诞生的，它们同样遵循了自然的规律。两者的相似，是共同自然规律发生作用的结果，可谓殊途同归。用互联网的功能和结构作为分析人脑秘密的工具，可以看做逆仿生学的一种应用思路，即总结互联网的技术、结构、商业模式的特点，形成大脑研究的实验方法，不断进行科学实验，逐步推进21世纪脑科学的发展。2011年3月24，我们在中国科学院研究生院的互联网公开课上完成人脑中是否搜索引擎的实验测试。在这次课上，我们同来自各院所近50名硕士研究生一起进行了测试，测试过程和结果写入2012年出版的《互联网进化论》一书中。在这本书中，我们也对人脑中是否存在类似Twitter，维基百科，IPv4/IPv6等级制进行了深入探讨。国际上，这方面的研究也开始有所进展，2011年美国一项研究发现，老鼠大脑一小块区域中的神经系统类似互联网的类路由功能结构。这对大脑神经系统是分等级结构的传统理论提出了挑战，该研究结果发表在2011年6月的《国家科学院学报》上。总体看，互联网和人类大脑在研究领域，可能非常互补，也就是说用已经了解的人类大脑结构我们可以预测互联网下一步的发展动向。同时也可以用已知的互联网特点解开人类大脑的秘密，如表1所示。5.互联网和搜索引擎的智商问题前文提到，越来越多的迹象表明，互联网的结构和功能与大脑具有很强的相似性，具有智能是大脑最重要的特征，对智能的测试就是人类智商产生的基础，既然互联网与大脑相似，那么互联网或者其子系统是否具有智能，对其进行测试是否可以形成互联网系统的智商也就形成一个值得关注的研究方向。因为目前互联网应用系统的智力发展还很不完善，不能完全套用对人的智商测试。几乎没有任何互联网应用系统能够完成人类智商测量的操作能力测试，因此我们需要吸收以上智商测试量表的优点，设计新的智力评价体系和建立测试题库。使之能同时对互联网应用系统和不同年龄阶段的人类进行测试。这样得出的结果将可以定量的看出互联网智商与人类智商的差距，通过定时测试，也可以发现互联网与人类智商差距的变化情况。基于“智力是人们认识客观事物并运用知识解决实际问题的能力”这一基本认知，可以从知识的获取能力（观察能力），知识掌握能力，知识创新能力，知识的反馈能力（表达能力）等四大方面建立新的机器与人类通用智商评价体系,从这四个方面建立15个分测试，并采用德尔菲法对其赋予权重。互联网应用系统有很多种类，其中搜索引擎具有很强的代表性，作为目前互联网最重要的应用之一，搜索引擎代表有Google，Baidu,Bing等，这些搜索引擎目前在通过各种方式不断提高搜索引擎的智能水平，因此选择对搜素引擎进行智商测试并与人类进行对比将具有典型的意义。根据互联网与人类通用智力量表，可以建立互联网与人类通用智商测试题库，2014年5月我们利用这个测试题库（因为篇幅问题，本文不进行详细介绍）对全世界50个搜索引擎和3个不同年龄阶段的人类群体进行测试得到结果如表3所示通过测试我们发现所有搜索引擎在知识的掌握能力上远远超过人类，但在知识的创新能力上全部得分为0.由于知识创新能力在通用智商测试（M&HIQ)的权重更高，因此世界范围的搜索引擎的总体智商远远低于人类智慧，最高的Google的智商值也不到人类6岁儿童的一半。总体看，搜索引擎在常识，翻译和计算等领域的能力较强，甚至超过人类，但在知识的获取能力和反馈能力上较弱。特别在排列，联想，创作，猜测，挑选和发现规律等涉及到较高智慧领域，能力基本为零。与人类的差异较大，未来提高搜索引擎的智商，需要在这些领域加强。以上研究初步结果已发表在2014年6月6日在莫斯科举办的第二届ITQM会议上，论文题目《TheSearchEngineIQ