從2014年開始，人工智能逐漸成為科技領域最熱門的概念，被科技界，企業(yè)界和媒體廣泛關注。作為一個學術領域，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問題時首次提出。

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，包括亞馬遜，F(xiàn)acebook，百度，騰訊，阿里巴巴，微軟，英特爾，IBM等巨頭紛紛進入AI領域。不斷產(chǎn)生新的成果和創(chuàng)造新的記錄。

應該說這一輪的人工智能熱潮本質上依然是互聯(lián)網(wǎng)進化過程中的又一次波浪式高潮。它的產(chǎn)生離不開互聯(lián)網(wǎng)之前應用和技術為人工智能新爆發(fā)奠定的基礎。而且從AI的領導者看，主要也是互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司，人工智能究竟是如何爆發(fā)，后續(xù)還會以什么形式發(fā)展，本文將重點討論。

一?；ヂ?lián)網(wǎng)云腦各神經(jīng)系統(tǒng)的發(fā)育為人工智能爆發(fā)奠定基礎

從2007年開始，科學院相關研究團隊發(fā)表論文提出互聯(lián)網(wǎng)未來趨勢：“互聯(lián)網(wǎng)正在向著與人類大腦高度相似的方向進化，它將具備自己的視覺、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)?！薄２⒂纱水a(chǎn)生互聯(lián)網(wǎng)云腦（Internet Cloud Brain）架構。（參考1）

到2017年，隨著人工智能，物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，云計算，機器人，虛擬現(xiàn)實，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等科學技術的蓬勃發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)云腦的架構也逐步清晰起來，從2008年到2017年形成4個版本的互聯(lián)網(wǎng)云腦架構圖（下圖為2017年版本）

應該說互聯(lián)網(wǎng)云腦是互聯(lián)網(wǎng)在進化過程中形成的類大腦架構，它并不是一開始就成熟和完整的，而是在科學探索和商業(yè)創(chuàng)新過程中逐步發(fā)育而成。web2.0,物聯(lián)網(wǎng)，云計算，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，人工智能。。，它們不是脫離互聯(lián)網(wǎng)的新事物，而是互聯(lián)網(wǎng)云腦發(fā)育過程中，由于各神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)育的不均勻導致的波浪式高峰，往往是一個技術或模式成熟后，下一個技術或模式才有蓬勃發(fā)育的基礎。我們可以看一下人工智能熱潮產(chǎn)生之前的互聯(lián)網(wǎng)進展。

1.物聯(lián)網(wǎng)本質上是互聯(lián)網(wǎng)云腦的中樞神經(jīng)系統(tǒng)和其控制的感覺神經(jīng)系統(tǒng)和運動神經(jīng)系統(tǒng)，它的發(fā)展為人工智能提供了大量傳感器數(shù)據(jù)。

2.云計算本質上是互聯(lián)網(wǎng)云腦的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，它通過服務器，網(wǎng)絡操作系統(tǒng)，神經(jīng)元網(wǎng)絡（大社交網(wǎng)絡），大數(shù)據(jù)和基于大數(shù)據(jù)的人工智能算法對互聯(lián)網(wǎng)云腦的其他組成部分進行控制。

3.大數(shù)據(jù)本質上是互聯(lián)網(wǎng)云腦各神經(jīng)系統(tǒng)在運轉過程中傳輸和積累的有價值信息。因為在過去50年隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速進化而急速膨脹，體量極其巨大。大數(shù)據(jù)與人工智能算法的結合，是互聯(lián)網(wǎng)云腦產(chǎn)生智慧智能的基礎。

4.工業(yè)4.0和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)本質是互聯(lián)網(wǎng)云腦的運動神經(jīng)系統(tǒng)，這將是互聯(lián)網(wǎng)云腦未來非常龐大的組成部分，它的發(fā)展為人工智能提供廣泛的汽車，機器人，辦公設備，生產(chǎn)設備的數(shù)據(jù)，以及應用場景。

5。大社交網(wǎng)絡（Big Sns)是互聯(lián)網(wǎng)云腦神經(jīng)網(wǎng)絡，由互聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡Facebook，微信，微博發(fā)育而成，從鏈接人與人，發(fā)展到鏈接人與物，物與物，甚至包括鏈接人工智能軟件系統(tǒng)，它的發(fā)展為人工智能與體智能建立了密切關系，同時使得人工智能系統(tǒng)可以成為社交網(wǎng)絡一份子能夠與其他人或物進行交互。

綜上所述，這一輪人工智能浪潮本質是互聯(lián)網(wǎng)云腦產(chǎn)生產(chǎn)生智慧智能的動力源泉，人工智能不僅僅通過算法如深度學習，機器學習與大數(shù)據(jù)結合，也運用到互聯(lián)網(wǎng)云腦的神經(jīng)末梢，神經(jīng)網(wǎng)絡和智能終端中。使得互聯(lián)網(wǎng)云腦各個神經(jīng)系統(tǒng)同時提升能力。

二.互聯(lián)網(wǎng)+AI推動云反射弧的發(fā)展

目前人工智能技術廣泛應用與互聯(lián)網(wǎng)的各個組成部分：

人工智能與互聯(lián)網(wǎng)中樞神經(jīng)系統(tǒng)結合產(chǎn)生了谷歌大腦，百度大腦，阿里云，亞馬遜云，騰訊云等云人工智能巨系統(tǒng)；

與互聯(lián)網(wǎng)聽覺神經(jīng)系統(tǒng)結合產(chǎn)生諸如科大訊飛，云知聲等新聲音識別產(chǎn)品；

人工智能特別是深度學習與互聯(lián)網(wǎng)視覺覺神經(jīng)系統(tǒng)結合，產(chǎn)生如格林深瞳，F(xiàn)ace++等新圖像識別產(chǎn)品；

與互聯(lián)網(wǎng)運動神經(jīng)系統(tǒng)結合產(chǎn)生了智能制造，智能駕駛，云機器人等新應用領域；

與互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(大社交網(wǎng)絡）結合產(chǎn)生了度秘，小冰等智能虛擬助理產(chǎn)品；

與互聯(lián)網(wǎng)感覺神經(jīng)系統(tǒng)結合，就出現(xiàn)了邊緣計算的創(chuàng)新應用。

但人工智能的發(fā)展不會停步于此，基于互聯(lián)網(wǎng)云腦架構的AI進一步發(fā)展，打通互聯(lián)網(wǎng)云腦各神經(jīng)系統(tǒng)之間的關系也就成為趨勢和必然，云反射?。–loud reflex arcs）因此將成為人工智能應用的下一個發(fā)展重點。

三，云反射弧的9種不同類型和構成

神經(jīng)反射現(xiàn)象是人類神經(jīng)系統(tǒng)最重要的神經(jīng)活動之一，它首先由法國哲學家笛卡兒提出，他注意到機體對于一些環(huán)境刺激具有規(guī)律性反應。例如，異物碰到角膜即引起眨眼。他借用了物理學中反射的概念，認為動物的活動像光線投射到鏡子上被反射出來一樣。用實驗分析的方法研究腦和脊髓并闡明反射規(guī)律的，是英國的謝靈頓以及俄國的謝切諾夫和巴甫洛夫。

反射弧是反射活動的結構基礎，是機體從接受刺激到發(fā)生反應的過程中興奮在神經(jīng)系統(tǒng)內循行的整個路徑。反射一般都需要完整的反射弧來實現(xiàn)。一個完整的反射弧由感受器、傳入神經(jīng)、神經(jīng)中樞、傳出神經(jīng)、效應器5個基本部分組成。

膝跳反射是我們最為熟知，也是最簡單的反射活動， 我們經(jīng)?？梢钥吹揭粋€笑話，那就是一位醫(yī)生坐在病人的前面，低頭用錘子測試病人的膝跳反射，結果可想而知，醫(yī)生的鼻子受傷了，膝跳反射就是一個標準的神經(jīng)反射弧現(xiàn)象。接受刺激，做出反應。那么基于互聯(lián)網(wǎng)云腦的人工智能應用有沒有同樣的機制呢？

互聯(lián)網(wǎng)云腦的云神經(jīng)反射?。–loud reflex arcs）其實在今天已經(jīng)廣泛的出現(xiàn)在我們的周圍，幾乎每時每刻，從世界各地發(fā)起的互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)反射現(xiàn)象都在不斷的產(chǎn)生和消失。例如汽車傳感器發(fā)現(xiàn)有盜賊，發(fā)短信給車主，車主趕到將盜賊抓??；濕度傳感器發(fā)現(xiàn)空氣濕度加大，有下雨跡象，通知野外挖掘設備打開防雨設備等。與人體的神經(jīng)反射弧相對應，從前文可以看出：

1.云反射弧的感受器主要由聯(lián)網(wǎng)的傳感器（包括攝像頭）組成

2.云反射弧的效應器主要由聯(lián)網(wǎng)的辦公設備，智能制造，智能駕駛，智能醫(yī)療等等組成。

3.云反射弧的中樞神經(jīng)是互聯(lián)網(wǎng)云腦的中樞神經(jīng)系統(tǒng)（云計算+大數(shù)據(jù)+人工智能）,邊緣計算將加強云反射弧感受器和效應器的智能程度和反應速度。

云神經(jīng)反射弧作為互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)與人工智能結合的產(chǎn)物，在互聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展中將起到非常重要的作用。從實踐上看，總共有9種不同種類的云反射弧，這些云反射弧的成熟依賴與互聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術的進一步結合。

第一種是傳感器到智能設備的云反射弧（圖中A->F）：例如，在大樓里，溫度傳感器檢測到室內溫度升高超過一定溫度時，同時氣敏傳感器檢測到室內二氧化碳濃度升高，于是報警信息通過互聯(lián)網(wǎng)線路傳送到服務器中心，服務器發(fā)送指令給大樓滅火機器人，由該樓層滅火機器人操控水槍進行滅火。

第二種是傳感器到人的云反射?。▓D中A->B）：例如，在大樓里，溫度傳感器檢測到室內溫度升高超過100度，同時氣敏傳感器檢測到室內二氧化碳濃度升高，于是報警信息通過互聯(lián)網(wǎng)線路傳送到服務器中心，服務器發(fā)送信息給附近的消防隊，消防隊出動消防人員來大大樓實施滅火。

第三種是傳感器到智能程序的云反射?。▓D中A->D）：例如，在大樓里，溫度傳感器檢測到室內溫度升高超過100度，同時氣敏傳感器檢測到室內二氧化碳濃度升高，于是報警信息通過互聯(lián)網(wǎng)線路傳送到服務器中心，服務器發(fā)送信息給互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡中的AI神經(jīng)元,也就是大社交網(wǎng)絡中的智能程序，由智能程序判斷是否危險級別和是否上報。

第四種是智能程序到智能設備的云反射?。ㄔ品瓷浼軜媹DD->F）：例如，互聯(lián)網(wǎng)服務器中運行的自動監(jiān)測程序，檢測城市郊區(qū)云計算機房的服務器數(shù)據(jù)空間的容量變化，當程序發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)空間已滿時，發(fā)送報警信息給互聯(lián)網(wǎng)中心服務器，由中心服務器發(fā)布指令，啟動云計算機房的備用機器，擴充數(shù)據(jù)空間。

第五種是智能程序到人的云反射?。▓D中C->E）：例如，互聯(lián)網(wǎng)服務器中運行的自動監(jiān)測程序，檢測郊區(qū)云計算機房的服務器數(shù)據(jù)空間的容量變化，當程序發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)空間已滿時，發(fā)送報警信息給互聯(lián)網(wǎng)中心服務器，由中心服務器發(fā)布短信或電子郵件，提醒機房值班人員，啟動云計算機房的備用機器，擴充數(shù)據(jù)空間。

第六種是智能程序到智能程序的云反射弧（圖中C->D）：這種類型的神經(jīng)反射弧可以看做是云端人工智能系統(tǒng)的對話。例如，互聯(lián)網(wǎng)服務器中運行的自動監(jiān)測程序，檢測郊區(qū)云計算機房的服務器數(shù)據(jù)空間的容量變化，當程序發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)空間已滿時，發(fā)送報警信息給互聯(lián)網(wǎng)中心服務器，由中心服務器發(fā)布指令給云計算機房的維護程序，停止向數(shù)據(jù)空間寫入數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)空間過載。

第七種是人到智能設備的云反射?。▓D中B->F）：例如，在大樓里，大樓監(jiān)控機房的值班人員發(fā)現(xiàn)某辦公室出現(xiàn)火苗和煙霧，于是按下報警按鈕，將報警信息通過互聯(lián)網(wǎng)線路傳送到服務器中心，服務器發(fā)送指令給大樓滅火機器人，由該樓層滅火機器人操控水槍進行滅火。

第八種是人到人的云反射?。ㄔ品瓷浼軜媹DB->E）：例如，在大樓里，大樓監(jiān)控機房的值班人員發(fā)現(xiàn)某辦公室出現(xiàn)火苗和煙霧，于是按下報警按鈕，將報警信息通過互聯(lián)網(wǎng)線路傳送到服務器中心，服務器發(fā)送信息給附近的消防隊，消防隊出動消防人員來大大樓實施滅火

第九種是人到智能程序的云反射?。ㄔ品瓷浼軜媹DB->D）：例如，在大樓里，大樓監(jiān)控機房的值班人員發(fā)現(xiàn)某辦公室出現(xiàn)火苗和煙霧，于是按下報警按鈕，將報警信息通過互聯(lián)網(wǎng)線路傳送到服務器中心，服務器發(fā)送信息給互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡中的AI神經(jīng)元,也就是大社交網(wǎng)絡中的智能程序，由智能程序判斷是否危險級別和是否上報。

四。云反射弧的應用案例和未來影響

在現(xiàn)實應用中，互聯(lián)網(wǎng)云腦的云神經(jīng)反射弧已經(jīng)逐步出現(xiàn)在人們的面前，例如無錫消防部門開始利用家庭火災遠程監(jiān)控和救助系統(tǒng)，幫助農(nóng)村留守老人和留守兒童家庭進行防火預警與快速反應。這套系統(tǒng)由無線終端、業(yè)務平臺和傳感探測設備（煙感、緊急救助按鈕等）組成。它的工作過程就是一個典型的云神經(jīng)反射弧。

當發(fā)生火災或其它緊急事件時，探測器發(fā)出報警信號（或手動按下救助按鈕），火警信息將通過GPRS或TD無線網(wǎng)絡傳輸?shù)剿膫€地方：一是社區(qū)（小區(qū)）監(jiān)控中心；二是轄區(qū)消防部門的消防巡防車；三是全市119火災調度指揮中心；四是發(fā)生火災家庭的業(yè)主及其親人和鄰居朋友的手機上。

當四方面在接到報警后能第一時間趕赴現(xiàn)場開展救助，為撲滅火災和緊急處置贏得時間，避免火災的蔓延擴大，大限度地減少人員傷亡和財產(chǎn)損失。從無錫消防的這個系統(tǒng)我們可以看出，除了傳感器和機械設備可以作為感受器和效應器，人也是互聯(lián)網(wǎng)反射弧中重要的因素，既可以做感受器也可以做效應器。

云反射弧的發(fā)展是互聯(lián)網(wǎng)+AI深度結合后的必然產(chǎn)物，它的發(fā)展會對對基于互聯(lián)網(wǎng)的人工智能技術，互聯(lián)網(wǎng)新商業(yè)模式，智慧城市建設等領域產(chǎn)生深刻和廣泛的影響。

網(wǎng)站欄目：互聯(lián)網(wǎng)+AI，云反射弧如何成為人工智能發(fā)展的下一個重點
文章路徑：http://jinyejixie.com/news25/97925.html

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