前言：受我國復(fù)雜系統(tǒng)與人工智能領(lǐng)域著名專家，中國自動化學(xué)會副理事長，中科院自動化所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點(diǎn)實驗室主任王飛躍教授的邀請，我們撰寫了這篇綜述文章，較為系統(tǒng)的闡述了互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)化方向，互聯(lián)網(wǎng)與腦科學(xué)的最新研究成果，文章發(fā)表在《復(fù)雜性與智能化》期刊2014年第38期上，向王飛躍教授表示感謝。
1.技術(shù)革命與科學(xué)突破
每一次人類社會的重大技術(shù)變革都會導(dǎo)致新領(lǐng)域的科學(xué)革命，大航海時代使人類看到了生物的多樣性和孤立生態(tài)系統(tǒng)對生物的影響。無論是達(dá)爾文還是華萊士都是跟隨遠(yuǎn)航的船隊才發(fā)現(xiàn)了生物的進(jìn)化現(xiàn)象。
大工業(yè)革命使人類無論在力量的使用還是觀察能力都獲得的極大的提高。為此后100年開始的物理學(xué)大突破，奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。這些突破包括牛頓的萬有引力，愛因斯坦的相對論，和眾多科學(xué)家創(chuàng)建的量子力學(xué)大廈，這些突破都與”力“和”觀測“有關(guān)。
互聯(lián)網(wǎng)革命對于人類的影響已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了大工業(yè)革命。與工業(yè)革命增強(qiáng)人類的力量和視野不同，互聯(lián)網(wǎng)極大的增強(qiáng)了人類的智慧，豐富了人類的知識。而智慧和知識恰恰與大腦的關(guān)系最為密切。
2.互聯(lián)網(wǎng)與腦科學(xué)的交叉對比研究
如果我們觀察近20年來互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)的新應(yīng)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(jī)，復(fù)印機(jī)的遠(yuǎn)程操控，醫(yī)生通過遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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(fēng)速等數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)叫畔⑻幚碇行?，形成報告供防汛抗旱決策使用；Google推出了“街景“服務(wù)，在城市中安裝安裝多鏡頭攝像機(jī)，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(fēng)貌等。
這些新互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)象分別具備了運(yùn)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(jìn)化規(guī)律的發(fā)現(xiàn)與分析 ”,從神經(jīng)學(xué)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(yùn)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)虛擬大腦結(jié)構(gòu)圖，如圖1。
圖1 互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦結(jié)構(gòu)圖
同時，我們也對應(yīng)提出如果腦科學(xué)對互聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展有重要的啟發(fā)作用，那么不斷發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)和功能會不會能夠作為解開大腦之謎的鑰匙，即人腦中在數(shù)萬年前就已經(jīng)包含了今天和未來成熟的互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，通過神經(jīng)生理學(xué)和神經(jīng)心理學(xué)領(lǐng)域的研究實驗，在人類大腦中是否可以找到Google一樣的搜索引擎，Facebook一樣的SNS系統(tǒng)，IPv4一樣的地址編碼系統(tǒng)，思科一樣的路由系統(tǒng)。。。
此后科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)展也不斷印證互聯(lián)網(wǎng)與神經(jīng)學(xué)具有交叉對比的可能性，2010年 6月10日 美國南加州大學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)家拉里·斯旺森和理查德·湯普森在美國《國家科學(xué)院院刊》（PNAS）發(fā)表論文“Hypothesis-driven structural connectivity analysis supports network over hierarchical model of brain architecture“ 指出老鼠大腦一小塊區(qū)域中的神經(jīng)系統(tǒng)類似互聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)。拉里·斯旺森的研究表明大腦中互聯(lián)網(wǎng)式結(jié)構(gòu)的存在可以解釋大腦能克服局部損傷的現(xiàn)象，如同互聯(lián)網(wǎng)任何一個單獨(dú)部分都可以去掉，但網(wǎng)絡(luò)其他部分照常工作一樣，神經(jīng)系統(tǒng)也并不是某一部分絕對不可或缺。這個研究從神經(jīng)學(xué)領(lǐng)域證明互聯(lián)網(wǎng)與神經(jīng)學(xué)具有相關(guān)性。
2012年11月16日，加州大學(xué)圣迭戈分校Dmitri Krioukov在 《Scientific Report》 ，發(fā)表論文“Network Cosmology”，也提出互聯(lián)網(wǎng)與腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與構(gòu)造具有高度的相似性。研究組利用計算機(jī)模擬并結(jié)合多種其他計算，證明在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)發(fā)展和控制中，描述大尺度時空結(jié)構(gòu)的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的曲線圖，是一個具有顯著聚類特征的冪函數(shù)曲線，和許多復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)如互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)、腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等有高度的相似性。Dmitri Krioukov的研究對于互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦的設(shè)想給予了有力的數(shù)據(jù)支持。
3.從腦科學(xué)的角度分析物聯(lián)網(wǎng)，云計算，大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系
總體上看，物聯(lián)網(wǎng)重點(diǎn)突出了傳感器感知的概念，同時它也具備網(wǎng)絡(luò)線路傳輸，信息存儲和處理，行業(yè)應(yīng)用接口等功能。而且也往往與互聯(lián)網(wǎng)共用服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)線路和應(yīng)用接口，使人與人（Human ti Human ,H2H），人與物（Human to thing，H2T）、物與物（ Thing to Thing,T2T）之間的交流變成可能，最終將使人類社會、信息空間和物理世界（人機(jī)物）融為一體．根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的區(qū)別和關(guān)聯(lián)，我們在互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦結(jié)構(gòu)圖進(jìn)行了如圖2所示的標(biāo)示。
縱觀云計算的概念和實際應(yīng)用，我們可以看到云計算有兩個特點(diǎn)，第一，互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)服務(wù)資源如服務(wù)器的硬件，軟件，數(shù)據(jù)和應(yīng)用服務(wù)開始于集中和統(tǒng)一。第二，互聯(lián)網(wǎng)用戶不用再重復(fù)消耗大量資源，建立獨(dú)立的軟硬件設(shè)施和維護(hù)人員隊伍。通過互聯(lián)網(wǎng)接受云計算提供商的服務(wù)，就可以實現(xiàn)自己需要的功能。
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(wù)，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(luò)線路和計算機(jī)終端與云計算進(jìn)行交互，向云計算提供數(shù)據(jù)，接受云計算提供的服務(wù)?；谝陨戏治?，我們在圖2中標(biāo)注云計算的位置如下。
隨著博客、社交網(wǎng)絡(luò)、以及云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的興起，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)正以前所未有的速度在不斷的增長和累積， 互聯(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(yīng)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)分散在整個網(wǎng)絡(luò)體系內(nèi)，體量極其巨大。 蘊(yùn)含了對經(jīng)濟(jì)，科技，教育等等領(lǐng)域非常寶貴的信息。
我們在論文“互聯(lián)網(wǎng)與神經(jīng)學(xué)的交叉對比研究”中對互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦的信息層定義時，曾經(jīng)這樣描述“互聯(lián)網(wǎng)的信息成爆炸式增長，這些信息的形式包括文字，二維圖片，文檔，視頻，聲音，三維圖像等，分布在互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)器，路由器，交換機(jī)，用戶終端和互聯(lián)網(wǎng)虛擬神經(jīng)系統(tǒng)里。我們將這些分布在互聯(lián)網(wǎng)中的信息統(tǒng)稱為互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦的信息層或數(shù)據(jù)海洋。”
可以預(yù)見，當(dāng)大數(shù)據(jù)的容量進(jìn)一步增加，存儲方式進(jìn)一步趨向集中。大數(shù)據(jù)將逐步形成互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦的信息層（數(shù)據(jù)海洋）。因此，我們在圖2中對大數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注如下。
圖2 互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)，云計算和大數(shù)據(jù)關(guān)系圖
在互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦結(jié)構(gòu)圖的基礎(chǔ)上，分析了互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)，云計算和大數(shù)據(jù)的關(guān)系，標(biāo)識出物聯(lián)網(wǎng)，云計算，大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)在互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦結(jié)構(gòu)圖的位置。說明基于神經(jīng)學(xué)建立的互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦架構(gòu)可以有效的統(tǒng)一互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展過程中產(chǎn)生的新應(yīng)用和新概念。
下一步我們可以使用更多神經(jīng)學(xué)的知識分析互聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)，云計算和大數(shù)據(jù)的運(yùn)行模式和發(fā)展趨勢。值得研究的方向包括：能否使用神經(jīng)反射弧的原理分析物聯(lián)網(wǎng)和云計算之間的交互方式，能否用神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)分析社交網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合趨勢。
4.互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展對腦科學(xué)研究的啟發(fā)
在互聯(lián)網(wǎng)向著與人腦結(jié)構(gòu)高度相似的方向進(jìn)化的觀點(diǎn)提出的同時，人腦的結(jié)構(gòu)會不會反過來也高度類似于互聯(lián)網(wǎng)。會不會也有路由系統(tǒng)、搜索引擎、IPv4/IPv6地址編碼系統(tǒng)、維基百科、Facebook一樣SNS系統(tǒng)。如果這個猜想成立的話，那么通過比較互聯(lián)網(wǎng)和人類大腦的結(jié)構(gòu)，大腦之謎將在互聯(lián)網(wǎng)面前被逐步得到解決。
歷史上，神經(jīng)科學(xué)家研究大腦之謎主要采用了兩條截然不同的思想線路：還原論和整體論。還原論又被稱為自下而上的研究方法。該方法試圖通過研究單個分子、細(xì)胞或回路等神經(jīng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)元素的特性來理解神經(jīng)系統(tǒng)。整體論又被稱為自上而下的研究策略。它主要是從研究功能入手來理解神經(jīng)系統(tǒng)，該方法主要關(guān)心的方面是系統(tǒng)的活動如何調(diào)節(jié)或是反映在行為上。
早在20世紀(jì)后期，美國生物學(xué)家卡拉漢教授就已經(jīng)提出了“逆仿生學(xué)”的概念。他認(rèn)為仔細(xì)研究人們已經(jīng)設(shè)計制造出來的東西,就有可能解開某些自然之迷。從算盤到電腦，從汽車到飛船，人類的許多發(fā)明和設(shè)計并不是直接對某種自然現(xiàn)象進(jìn)行模仿，而是遵循了一定的自然規(guī)律。同時生物的許多高超技能也并不是超自然誕生的，它們同樣遵循了自然的規(guī)律。兩者的相似，是共同自然規(guī)律發(fā)生作用的結(jié)果，可謂殊途同歸。
用互聯(lián)網(wǎng)的功能和結(jié)構(gòu)作為分析人腦秘密的工具，可以看做逆仿生學(xué)的一種應(yīng)用思路，即總結(jié)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)、結(jié)構(gòu)、商業(yè)模式的特點(diǎn)，形成大腦研究的實驗方法，不斷進(jìn)行科學(xué)實驗，逐步推進(jìn)21世紀(jì)腦科學(xué)的發(fā)展。
2011年3月24，我們在中國科學(xué)院研究生院的互聯(lián)網(wǎng)公開課上完成人腦中是否搜索引擎的實驗測試。在這次課上，我們同來自各院所近50名碩士研究生一起進(jìn)行了測試，測試過程和結(jié)果寫入2012年出版的《互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)化論》一書中。
在這本書中，我們也對人腦中是否存在類似Twitter，維基百科，IPv4/IPv6等級制進(jìn)行了深入探討。
國際上，這方面的研究也開始有所進(jìn)展，2011年美國一項研究發(fā)現(xiàn)，老鼠大腦一小塊區(qū)域中的神經(jīng)系統(tǒng)類似互聯(lián)網(wǎng)的類路由功能結(jié)構(gòu)。這對大腦神經(jīng)系統(tǒng)是分等級結(jié)構(gòu)的傳統(tǒng)理論提出了挑戰(zhàn)，該研究結(jié)果發(fā)表在2011年6月的《國家科學(xué)院學(xué)報》上。
總體看，互聯(lián)網(wǎng) 和人類大腦在研究領(lǐng)域，可能非常互補(bǔ)，也就是說用已經(jīng)了解的人類大腦結(jié)構(gòu)我們可以預(yù)測互聯(lián)網(wǎng)下一步的發(fā)展動向。同時也可以用已知的互聯(lián)網(wǎng)特點(diǎn)解開人類大腦的秘密，如表1所示。
5.互聯(lián)網(wǎng)和搜索引擎的智商問題
前文提到，越來越多的跡象表明，互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)構(gòu)和功能與大腦具有很強(qiáng)的相似性，具有智能是大腦最重要的特征，對智能的測試就是人類智商產(chǎn)生的基礎(chǔ)，既然互聯(lián)網(wǎng)與大腦相似，那么互聯(lián)網(wǎng)或者其子系統(tǒng)是否具有智能，對其進(jìn)行測試是否可以形成互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的智商也就形成一個值得關(guān)注的研究方向。
因為目前互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)的智力發(fā)展還很不完善，不能完全套用對人的智商測試。幾乎沒有任何互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)能夠完成人類智商測量的操作能力測試，因此我們需要吸收以上智商測試量表的優(yōu)點(diǎn)，設(shè)計新的智力評價體系和建立測試題庫。使之能同時對互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)和不同年齡階段的人類進(jìn)行測試。這樣得出的結(jié)果將可以定量的看出互聯(lián)網(wǎng)智商與人類智商的差距，通過定時測試，也可以發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)與人類智商差距的變化情況。
基于“智力是人們認(rèn)識客觀事物并運(yùn)用知識解決實際問題的能力”這一基本認(rèn)知，可以從知識的獲取能力（觀察能力），知識掌握能力，知識創(chuàng)新能力，知識的反饋能力（表達(dá)能力）等四大方面建立新的機(jī)器與人類通用智商評價體系,從這四個方面建立15個分測試，并采用德爾菲法對其賦予權(quán)重。
互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)有很多種類，其中搜索引擎具有很強(qiáng)的代表性，作為目前互聯(lián)網(wǎng)最重要的應(yīng)用之一，搜索引擎代表有Google，Baidu,Bing等，這些搜索引擎目前在通過各種方式不斷提高搜索引擎的智能水平， 因此選擇對搜素引擎進(jìn)行智商測試并與人類進(jìn)行對比將具有典型的意義。
根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)與人類通用智力量表，可以建立互聯(lián)網(wǎng)與人類通用智商測試題庫，2014年5月我們利用這個測試題庫（因為篇幅問題，本文不進(jìn)行詳細(xì)介紹）對全世界50個搜索引擎和3個不同年齡階段的人類群體進(jìn)行測試得到結(jié)果如表3所示：
通過測試我們發(fā)現(xiàn)所有搜索引擎在知識的掌握能力上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類，但在知識的創(chuàng)新能力上全部得分為0. 由于知識創(chuàng)新能力在通用智商測試（M&H IQ)的權(quán)重更高，因此世界范圍的搜索引擎的總體智商遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于人類智慧，最高的Google的智商值也不到人類6歲兒童的一半。
總體看，搜索引擎在常識，翻譯和計算等領(lǐng)域的能力較強(qiáng)，甚至超過人類，但在知識的獲取能力和反饋能力上較弱。特別在排列，聯(lián)想，創(chuàng)作，猜測，挑選和發(fā)現(xiàn)規(guī)律等涉及到較高智慧領(lǐng)域，能力基本為零。與人類的差異較大，未來提高搜索引擎的智商，需要在這些領(lǐng)域加強(qiáng)。 以上研究初步結(jié)果已發(fā)表在2014年6月6日在莫斯科舉辦的第二屆ITQM會議上，論文題目《"The Search Engine IQ Test based on the Internet IQ Evaluation Algorithm"》。
6.互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)化與與人類的未來
達(dá)爾文進(jìn)化論有一個重要的觀點(diǎn)，認(rèn)為生物進(jìn)化并不是從低級到高級的進(jìn)化，人類并不比其他生物高級，達(dá)爾文則把生物進(jìn)化過程設(shè)想成一棵不斷地生長、分支的大樹，現(xiàn)存的所有生物都位于這棵樹的某個小分支的頂端，很難說哪一種更高級，在同時存在的生物種類之間作高低級的比較是沒有意義的。進(jìn)化沒有預(yù)定的方向，進(jìn)化樹不存在一個以人類為頂端的主干，人類只是進(jìn)化樹上一個普普通通的分支。
諾貝爾獎獲得者澳大利亞科學(xué)家John.C.Eccles在其著作《腦的進(jìn)化》中就提到“腦的進(jìn)化是從魚的大腦進(jìn)化到爬行動物的大腦，再進(jìn)化到哺乳動物的大腦，最后進(jìn)化到人類的大腦。如果解剖人腦，我們可以清晰的看到類魚、類爬行動物、類哺乳動物的結(jié)構(gòu)在人腦中涇渭分明。“。
雖然生物的表現(xiàn)形式千差萬別，但生物的核心-大腦確表現(xiàn)出明顯的方向性，從單細(xì)胞到人類，大腦越來越復(fù)雜，智慧程度越來越高。到達(dá)人類這個最高點(diǎn)之后，生物的的進(jìn)化出現(xiàn)新的形式，人類通過互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合在一起共同進(jìn)化。而這種共同進(jìn)化的結(jié)果是。連接了人類的互聯(lián)網(wǎng)，在結(jié)構(gòu)上與大腦一步步走向高度相似，在空間上隨著人類的擴(kuò)張不斷向外太空蔓延，如果有足夠的時間，可以預(yù)見到在無窮時間點(diǎn)，宇宙，大腦，和互聯(lián)網(wǎng)三者將合為一體，進(jìn)化成為宇宙大腦或智慧宇宙。
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