新型神經網絡芯片會對科技領域乃至整個世界產生什么巨大影響

一、與傳統計算機的區別1946年美籍匈牙利科學家馮·諾依曼提出存儲程序原理，把程序本身當作數據來對待。

此后的半個多世紀以來，計算機的發展取得了巨大的進步，但“馮·諾依曼架構”中信息存儲器和處理器的設計一直沿用至今，連接存儲器和處理器的信息傳遞通道仍然通過總線來實現。

隨著處理的數據量海量地增長，總線有限的數據傳輸速率被稱為“馮·諾依曼瓶頸”——尤其是移動互聯網、社交網絡、物聯網、云計算、高通量測序等的興起，使得‘馮·諾依曼瓶頸’日益突出，而計算機的自我糾錯能力缺失的局限性也已成為發展障礙。

結構上的缺陷也導致功能上的局限。例如，從效率上看，計算機運算的功耗較高——盡管人腦處理的信息量不比計算機少，但顯然而功耗低得多。

為此，學習更多層的神經網絡，讓計算機能夠更好地模擬人腦功能，成為上世紀后期以來研究的熱點。

在這些研究中，核心的研究是“馮·諾依曼架構”與“人腦架構”的本質結構區別——與計算機相比，人腦的信息存儲和處理，通過突觸這一基本單元來實現，因而沒有明顯的界限。

正是人腦中的千萬億個突觸的可塑性——各種因素和各種條件經過一定的時間作用后引起的神經變化（可變性、可修飾性等），使得人腦的記憶和學習功能得以實現。

大腦有而計算機沒有的三個特性:低功耗（人腦的能耗僅約20瓦，而目前用來嘗試模擬人腦的超級計算機需要消耗數兆瓦的能量）；容錯性（壞掉一個晶體管就能毀掉一塊微處理器，但是大腦的神經元每時每刻都在死亡）；還有不需為其編制程序（大腦在與外界互動的同時也會進行學習和改變，而不是遵循預設算法的固定路徑和分支運行。

）這段描述可以說是“電”腦的最終理想了吧。注：最早的電腦也是模擬電路實現的，之后發展成現在的只有0、1的數字CPU。

今天的計算機用的都是所謂的馮諾依曼結構，在一個中央處理器和記憶芯片之間以線性計算序列來回傳輸數據。這種方式在處理數字和執行精確撰寫的程序時非常好用，但在處理圖片或聲音并理解它們的意義時效果不佳。

有件事很說明問題：2012年，谷歌展示了它的人工智能軟件在未被告知貓是什么東西的情況下，可以學會識別視頻中的貓，而完成這個任務用到了1.6萬臺處理器。

要繼續改善這類處理器的性能，生產商得在其中配備更多更快的晶體管、硅存儲緩存和數據通路，但所有這些組件產生的熱量限制了芯片的運作速度，尤其在電力有限的移動設備中。

這可能會阻礙人們開發出有效處理圖片、聲音和其他感官信息的設備，以及將其應用于面部識別、機器人，或者交通設備航運等任務中。

神經形態芯片嘗試在硅片中模仿人腦以大規模的平行方式處理信息：幾十億神經元和千萬億個突觸對視覺和聲音刺激物這類感官輸入做出反應。

作為對圖像、聲音等內容的反應，這些神經元也會改變它們相互間連接的方式，我們把這個過程叫做學習。神經形態芯片納入了受人腦啟發的“神經網路”模式，因此能做同樣的事。

人工智能的頂尖思想家杰夫·霍金斯（JeffHawkins）說，在傳統處理器上用專門的軟件嘗試模擬人腦（谷歌在貓實驗中所做的），以此作為不斷提升的智能基礎，這太過低效了。

霍金斯創造了掌上電腦（PalmPilot），后來又聯合創辦了Numenta公司，后者制造從人腦中獲得啟發的軟件。“你不可能只在軟件中建造它，”他說到人工智能，“你必須在硅片中建造它。

”現有的計算機計算，程序的執行是一行一行執行的，而神經網絡計算機則有所不同。現行的人工智能程式，基本上都是將大大小小的各種知識寫成一句一句的陳述句，再灌進系統之中。

當輸入問題進去智能程式時，它就會搜尋本身的資料庫，再選擇出最佳或最近解。2011年時，IBM有名的Watson智能電腦，便是使用這樣的技術，在美國的電視益智節目中打敗的人類的最強衛冕者。

（神經網絡計算機）以這種異步信號發送（因沒有能使其同步的中央時鐘而得名）處理數據的速度比同步信號發送更快，以為沒有時間浪費在等待時鐘發出信號上。

異步信號發送消耗的能量也更少，這樣便滿足了邁耶博士理想的計算機的第一個特點。如果有一個處理器壞了，系統會從另一路線繞過它，這樣便滿足了邁耶博士理想的計算機的第二個特點。

正是由于為異步信號發送編程并不容易，所以大多數計算機工程師都無視于此。然而其作為一種模仿大腦的方式堪稱完美。

功耗方面：硬件方面，近年來主要是通過對大型神經網絡進行仿真，如Google的深度學習系統GoogleBrain，微軟的Adam等。但是這些網絡需要大量傳統計算機的集群。

比方說GoogleBrain就采用了1000臺各帶16核處理器的計算機，這種架構盡管展現出了相當的能力，但是能耗依然巨大。而IBM則是在芯片上的模仿。

4096個內核，100萬個“神經元”、2.56億個“突觸”集成在直徑只有幾厘米的方寸（是2011年原型大小的1/16）之間，而且能耗只有不到70毫瓦。

IBM研究小組曾經利用做過DARPA的NeoVision2Tower數據集做過演示。

它能夠實時識別出用30幀每秒的正常速度拍攝自斯坦福大學胡佛塔的十字路口視頻中的人、自行車、公交車、卡車等，準確率達到了80%。

相比之下，一臺筆記本編程完成同樣的任務用時要慢100倍，能耗卻是IBM芯片的1萬倍。

Ref:Amillionspiking-neuronintegratedcircuitwithascalablecommunicationnetworkandinterface.PaulA.Merollaetal.Science345,668(2014);DOI:10.1126/science.1254642因為需要擁有極多數據的Database來做training以及需要極強大的計算能力來做prediction，現有的一些Deeplearning如AndrewNg的GoogleBrain、Apple的Siri等都需要連接網絡到云端的服務器。

二、爭議：雖然深度學習已經被應用到尖端科學研究及日常生活當中，而Google已經實際搭載在核心的搜尋功能之中。但其他知名的人工智能實驗室，對於深度學習技術的反應并不一致。

例如艾倫人工智慧中心的執行長OrenEtzioni，就沒有考慮將深度學習納入當前開發中的人工智慧系統中。

該機構目前的研究是以小學程度的科學知識為目標，希望能開發出光是看學校的教科書，就能夠輕松應付各類考試的智能程式。

OrenEtzioni以飛機為例，他表示，最成功的飛機設計都不是來自於模仿鳥的結構，所以腦神經的類比并無法保證人工智能的實現，因此他們暫不考慮借用深度學習技術來開發這個系統。

但是從短期來看，情況也許并沒有那么樂觀。首先芯片的編程仍然是個大問題。芯片的編程要考慮選擇哪一個神經元來連接，以及神經元之間相互影響的程度。

比方說，為了識別上述視頻中的汽車，編程人員首先要對芯片的仿真版進行必要的設置，然后再傳給實際的芯片。

這種芯片需要顛覆以往傳統的編程思想，盡管IBM去年已經發布了一套工具，但是目前編程仍非常困難，IBM團隊正在編制令該過程簡單一點的開發庫。

（當然，如果我們回顧過去編程語言從匯編一路走來的歷史，這一點也許不會成為問題。）其次，在部分專業人士看來，這種芯片的能力仍有待證實。

再者，真正的認知計算應該能從經驗中學習，尋找關聯，提出假設，記憶，并基于結果學習，而IBM的演示里所有學習（training）都是在線下的馮諾依曼計算機上進行的。

不過目前大多數的機器學習都是離線進行的，因為學習經常需要對算法進行調整，而IBM的硬件并不具備調整的靈活性，不擅長做這件事情。

三、人造神經元工作原理及電路實現人工神經網絡人工神經網絡（artificialneuralnetwork，縮寫ANN），簡稱神經網絡（neuralnetwork，縮寫NN），是一種模仿生物神經網絡的結構和功能的數學模型或計算模型。

神經網絡是一種運算模型，由大量的節點（或稱“神經元”，或“單元”）和之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activationfunction）。

每兩個節點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權值，稱之為權重（weight），這相當于人工神經網絡的記憶。網絡的輸出則依網絡的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。

而網絡自身通常都是對自然界某種算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。Ref：Wikipedia：人工神經網絡電路原理神經遞質的分泌反過來又是對動作電位刺激的反應。

然而神經元在接收到這些神經遞質信號中的一個后便不會再繼續發出動作電位。當然，它們會逐漸累加至一個極限值。

在神經元接受了一定數量的信號并超過極限值后----從根本上講是一個模擬進程----然后它們會發出一個動作電位，并自行重置。

Spikey的人造神經元也是這么做的，當它們每次受到激發時都會在電容中累積電荷，直至達到限值，電容再進行放電。具體電路結構和分析之后有機會的話再更新。

現階段硬件的實現方式有數電（IBM、Qualcomm）、模電、數模混合（學界）、GPUs等等，還有各種不是基于硅半導體制程制作的神經元等的device方面的研究。

四、歷史Neuromorphicengineering由老祖宗CarverMead提出卡福·米德是加州理工學院的一名工程師，被公認為神經形態計算機之父（當然還發明了“神經形態學”這個詞）神經形態芯片的創意可以追溯到幾十年前。

加州理工大學的退休教授、集成電路設計的傳奇人物卡弗·米德（CarverMead）在1990年發表的一篇論文中首次提出了這個名稱。這篇論文介紹了模擬芯片如何能夠模仿腦部神經元和突觸的電活動。

所謂模擬芯片，其輸出是變化的，就像真實世界中發生的現象，這和數字芯片二進制、非開即關的性質不同。后來這（大腦研究）成為我畢生的工作，我覺得我可以有所貢獻，我嘗試離開計算機行業而專注大腦研究。

首先我去了MIT的人工智能研究院，我想，我也想設計和制作聰明的機器，但我的想法是先研究大腦怎么運作。而他們說，呃，你不需要這樣做，我們只需要計算機編程。而我說，不，你應該先研究大腦。

他們說，呃，你錯了。而我說，不，你們錯了。最后我沒被錄取。但我真的有點失望，那時候年輕，但我再嘗試。幾年后再加州的Berkley，這次我嘗試去學習生物方面的研究。我開始攻讀生物物理博士課程。

我在學習大腦了，而我想學理論。而他們說，不，你不可以學大腦的理論，這是不可以的，你不會拿到研究經費，而作為研究生，沒有經費是不可以的。我的天。

八卦：老師說neuralnetwork這個方向每20年火一次，之前有很長一段時間的沉寂期，甚至因為理論的不完善一度被認為是江湖術士的小把戲，申請研究經費都需要改課題名稱才能成功。

（這段為小弟的道聽途說，請大家看過就忘。后來看相關的資料發現，這段歷史可能與2006年GeoffreyE.Hinton提出深度學習的概念這一革命性工作改變了之前的狀況有關。

）五、針對IBM這次的工作：關于SyNAPSE美國國防部先進研究項目局的研究項目，由兩個大的group組成：IBMteam和HRLTeam。

Synapse在英文中是突觸的意思，而SyNAPSE是SystemsofNeuromorphicAdaptivePlasticScalableElectronics的簡稱。

Cognitivecomputing:NeurosynapticchipsIBMproducesfirstworkingchipsmodeledonthehumanbrain另一個SyNAPSE項目是由IBM阿爾馬登實驗室（位于圣何塞）的達爾門德拉·穆德哈負責。

與四所美國大學（哥倫比亞大學，康奈爾大學，加州大學默塞德分校以及威斯康辛-麥迪遜大學）合作，穆德哈博士及其團隊制造了一臺神經形態學計算機的原型機，擁有256個“積分觸發式”神經元，之所以這么叫是因為這些神經元將自己的輸入累加（即積分）直至達到閾值，然后發出一個信號后再自行重置。

它們在這一點上與Spikey中的神經元類似，但是電子方面的細節卻有所不同，因為它們是由一個數字儲存器而非許多電容來記錄輸入信號的。

Ref:Amillionspiking-neuronintegratedcircuitwithascalablecommunicationnetworkandinterface.PaulA.Merollaetal.Science345,668(2014);DOI:10.1126/science.1254642。

谷歌人工智能寫作項目：小發貓

人工智能的實現方法有哪些

人工智能在計算機上實現時有2種不同的方式：一種是采用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同AI愛發貓。

這種方法叫工程學方法（ENGINEERINGAPPROACH），它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。

另一種是模擬法（MODELINGAPPROACH），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。

遺傳算法（GENERICALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網絡（ARTIFICIALNEURALNETWORK，簡稱ANN）均屬后一類型。

遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網絡則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。

采用前一種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。

而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。

采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統（一個模塊）來進行控制，這個智能系統（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。

這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。

但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。

如何分辨在社交軟件上聊天的是真人還是機器人？

直接問它是不是人工智能，是真的人嗎？它會告訴你的，如果它答非所問，就是人工智能了。社交，即社會上的交際往來。而通過網絡來實現這一目的的軟件便是社交軟件。

廣泛的來說，手機，座機等通訊設備也屬于社交軟件的范疇之一，即所有能與人通話交流的都稱為社交軟件。

全球社交軟件使用人數最多的社交軟件分別是Facebook、WhatsApp、Messenger，微信排名第四。發展歷史從1999年的“滴滴滴”開始，QQ的前身“OICQ”誕生了。

2000年，QQ迭代歷史上的經典版本QQ2000上線，標志性的紅圍脖，胖嘟嘟的造型一時間伴隨著互聯網的普及名噪大江南北。隨著時代的改變，伴隨著移動互聯的崛起，人們身邊漸漸出現了很多社交軟件。

2019年1月15日，“微信之父”張小龍在廣州發表完長達四小時的演講之后僅6天，張一鳴的字節跳動、羅永浩的快如科技，以及原快播創始人王欣的云歌人工智能，在同一天發布了自己的社交應用程序——多閃、聊天寶和馬桶MT。

SNS的全稱是什么？

全稱SocialNetworkingServices，即社會性網絡服務，專指旨在幫助人們建立社會性網絡的互聯網應用服務。

SNS的另一種常用解釋：全稱SocialNetworkSite，即“社交網站”或“社交網”。

社會化網絡的基本概念

在社會化網絡概念逐漸清晰后，出現了其最具代表性的變現形式SNS。

SNS源自英文縮寫（互聯網領域有三層含義：服務SocialNetworkService，軟件SocialNetworkSoftware，網站SocialNetworkSite；醫學領域含義：SympatheticNervousSystem【解】交感神經系統）的翻譯，中文直譯為社會性網絡服務或社交網絡服務，意譯為社交網絡服務。

中文的網絡含義包括硬件、軟件、服務及網站應用，加上四字構成的詞組更符合中國人的構詞習慣，因此人們習慣上用社交網絡來代指SNS（包括SocialNetworkService的三層含義），用社交軟件代指SocialNetworkSoftware，用社交網站代指SocialNetworkSite。

SNS專指旨在幫助人們建立社會性網絡的互聯網應用服務。

1967年，哈佛大學的心理學教授StanleyMilgram(1934～1984)創立了六度分割理論，簡單地說：“你和任何一個陌生人之間所間隔的人不會超過六個，也就是說，最多通過六個人你就能夠認識任何一個陌生人。

”按照六度分隔理論，每個個體的社交圈都不斷放大，最后成為一個大型網絡。這是社會性網絡（SocialNetworking）的早期理解。

后來有人根據這種理論，創立了面向社會性網絡的互聯網服務，通過“熟人的熟人”來進行網絡社交拓展，比如ArtComb,Friendster，Wallop,adoreme等。

但“熟人的熟人”，只是社交拓展的一種方式，而并非社交拓展的全部。因此，現在一般所謂的SNS，則其含義已經遠不止“熟人的熟人”這個層面。

比如根據用戶經歷進行凝聚（如Facebook、校內）、根據空間主題進行凝聚（如Qzone、百度空間）、根據社交游戲進行凝聚（如開心網、社交游戲）等，都被納入“SNS”的范疇。

SNS進入中國最重要的是形態是社交化。

社交網絡（SocialNetworking）是指人與人之間的關系網絡，這種基于社會網絡關系系統思想的網站在國內被稱為社交網站（SocialNetworkSite）。

現在許多WEB2.0網站都屬于SNS網站，如網絡聊天（IM）、交友、視頻分享、博客、播客、網絡社區、音樂共享等。

社會性網絡的理論基礎源于六度理論（六度分隔理論，SixDegreesofSeparation）和150法則（RuleOf150）。

物聯網、大數據、云計算、人工智能之間的關系如何？

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1.物聯網本質上是互聯網云腦的中樞神經系統和其控制的感覺神經系統和運動神經系統2.云計算本質上是互聯網云腦的中樞神經系統，它通過服務器，網絡操作系統，神經元網絡（大社交網絡），大數據和基于大數據的人工智能算法對互聯網云腦的其他組成部分進行控制。

3.大數據本質上是互聯網云腦各神經系統在運轉過程中傳輸和積累的有價值信息。因為在過去50年隨著互聯網的快速進化而急速膨脹，體量極其巨大。是互聯網云腦產生智慧智能的基礎。

4.人工智能本質是互聯網云腦產生產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，機器學習與大數據結合，也運用到互聯網云腦的神經末梢，神經網絡和智能終端中。

使得互聯網云腦各個神經系統同時提升能力。5.工業4.0和工業互聯網本質是互聯網云腦的運動神經系統，這將是互聯網云腦未來非常龐大的組成部分，它也將包含6中介紹的各種前沿技術。

6.智能駕駛，云機器人，無人機，3D打印本質上是互聯網云腦運動神經系統中最活躍的部分，他們通過延展運動和機械操作，幫助人類完成對世界更強有力的探索和改造。

7.邊緣計算本質是互聯網云腦神經末梢的發育和成長，人工智能技術不但應用在中樞神經系統中的大數據，神經元網絡中，也分布到神經系統的末梢。

讓互聯網云腦的感覺神經系統，運動神經系統的末梢控制變得更為智能和健壯。8.移動互聯網本質是互聯網云腦神經纖維種類的豐富，讓互聯網用戶更便捷，更不受地域限制的鏈接到互聯網云腦中。9。

大社交網絡（BigSns)是互聯網云腦神經元網絡，也是互聯網云腦最重要的部分。

它由互聯網傳統社交網絡Facebook，微信，微博發育而成，從鏈接人與人，發展到鏈接人與物，物與物，甚至包括鏈接人工智能軟件系統10.云反射弧（Cloudreflexarcs)是互聯網云腦最重要的神經活動現象，與人類神經系統相仿，也包含感受器、傳入神經纖維、神經中樞、傳出神經纖維和效應器。

是互聯網云腦智能智慧與現實世界互動的重要運行動作。它的種類有7種。將在以后的文章中專門介紹。

11.智慧城市本質是互聯網云腦與具體的地域結合的結果，是互聯網云腦的縮小版應用，智慧城市的建設，從互聯網云腦的架構看，需要關注城市居民，單位，機構，企業建設統一的神經元網絡（大社交）的情況，也要關注城市的云反射弧的反應速度和健壯情況，譬如防火云反射弧，金融云反射弧，交通云反射弧，新零售云反射弧，能源云反射弧等。

互聯網神經學主要內容是什么

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互聯網與神經學這兩個原本距離遙遠的領域，關系遠比想象的要深入和密切，過去10年建立的相關理論和實踐基礎，使得這兩個領域交叉可以產生出21世紀的新學科-互聯網神經學（Internetneurology）。

互聯網神經學的定義為：基于神經學的研究成果，將互聯網硬件結構，軟件系統，數據與信息，商業應用有機的整合起來，從而構建互聯網完整架構體系，并預測互聯網沿著神經學路徑可能產生的新功能和新架構；根據互聯網不斷產生和穩定下來的功能結構，提出研究設想，分析人類大腦產生意識，思想，智能，認知的生物學基礎；研究互聯網和人類大腦結構如何相互影響，相互塑造，相互結合，相互促進的雙巨系統交叉關系。

中文名互聯網神經學外文名Internetneurology一。革命技術引發科學突破每一次人類社會的重大技術變革都會導致新領域的科學革命，大航海時代使人類看到了生物的多樣性和孤立生態系統對生物的影響。

無論是達爾文還是華萊士都是跟隨遠航的船隊才發現了生物的進化現象。大工業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年開始的物理學大突破，奠定了技術基礎。

這些突破包括牛頓的萬有引力，愛因斯坦的相對論，和眾多科學家創建的量子力學大廈，這些突破都與”力“和”觀測“有關。互聯網革命對于人類的影響已經遠遠超過了大工業革命。

與工業革命增強人類的力量和視野不同，互聯網極大的增強了人類的智慧，豐富了人類的知識。而智慧和知識恰恰與大腦的關系最為密切.二。

互聯網與神經科學的7年研究歷史從2008年9月，劉鋒與科學院大學彭庚教授在科技論文在線發表論文“互聯網進化規律的發現與分析”開始，的7年時間里，共發表論文10篇，專著《互聯網進化論》一部對互聯網與神經學的關系進行深入探討。

從神經學的角度分析互聯網的成熟結構，將其抽象為一個與人類大腦高度相似的組織結構-互聯網虛擬大腦。尋找并定位互聯網的虛擬聽覺，視覺，感覺，運動神經系統，虛擬中樞神經系統等。

繪制出互聯網虛擬大腦結構圖，如圖1。

圖1互聯網虛擬大腦結構圖同時，我們也對應提出如果腦科學對互聯網的未來發展有重要的啟發作用，那么不斷發展的互聯網結構和功能會不會能夠作為解開大腦之謎的鑰匙，即人腦中在數萬年前就已經包含了今天和未來成熟的互聯網架構，通過神經生理學和神經心理學領域的研究實驗，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，IPv4一樣的地址編碼系統，思科一樣的路由系統。

2012年開始美國等國家的科研人員也開始注意到互聯網與腦科學的關系，2012年11月16日，加州大學圣迭戈分校DmitriKrioukov在《ScientificReport》發表的論文“NetworkCosmology”提出互聯網與腦神經網絡的發展與構造具有高度的相似性。

2015年2月4日來自巴塞爾大學的研究人員報道稱，發現大腦中的神經元像一個社會網絡一樣連接在一起。每個神經細胞都與許多其他的神經細胞相連接，但只有少數彼此非常相似的細胞之間會建立最強有力的聯系。

這些研究結果發布在2015年2月4日的《自然》(Nature)雜志上。三。

互聯網神經學的提出與研究方向互聯網與神經學這兩個原本距離遙遠的領域，關系遠比想象的要深入和密切，過去10年建立的相關理論和實踐基礎，使得這兩個領域交叉可以產生出21世紀的新學科-互聯網神經學（Internetneurology），互聯網進化論作者劉鋒這樣定義互聯網神經學（Internetneurology）：基于神經學的研究成果，將互聯網硬件結構，軟件系統，數據與信息，商業應用有機的整合起來，從而構建互聯網完整架構體系，并預測互聯網沿著神經學路徑可能產生的新功能和新架構；根據互聯網不斷產生和穩定下來的功能結構，提出研究設想，分析人類大腦產生意識，思想，智能，認知的生物學基礎；研究互聯網和人類大腦結構如何相互影響，相互塑造，相互結合，相互促進的雙巨系統交叉關系。

如果以腦科學和互聯網為橫坐標軸兩端，生理學和心理學作為縱坐標的上下兩段，互聯網神經學將由四部分組成：互聯網神經生理學，互聯網神經心理學，大腦互聯網生理學，大腦互聯網心理學，它們之間的交叉部分將形成第五個組成部分-互聯網認知科學，他們的關系如圖二所示。

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四，破解人類核心機密--互聯網神經學的5個組成部分互聯網神經生理學（Internetneurophysiology）重點研究基于神經學的互聯網基礎功能和架構，包括但不限于互聯網中樞神經系統，互聯網感覺神經系統，互聯網運動神經系統，互聯網自主神經系統，互聯網神經反射弧，基于深度學習等算法，運用互聯網大數據進行圖像，聲音，視頻識別等互聯網人工智能處理機制。

互聯網神經心理學（Internetneuropsychology.）重點研究互聯網在向成熟腦結構進化的過程中，產生的類似神經心理學的互聯網現象。

包括但不僅限于互聯網群體智慧的產生問題，互聯網的情緒問題，互聯網夢境的產生和特點，互聯網的智商問題等。

大腦互聯網生理學（BrainInternetphysiology）重點研究大腦中存在的類似于互聯網的功能結構，使得不斷發展的互聯網成為破解大腦生物學原理的參照系，包括但不僅限于大腦中的類搜索引擎機制，大腦中類互聯網路由機制，大腦中的類IPv4/IPv6機制，大腦神經元類社交網絡的交互機制，人類使用互聯網對大腦生理學結構的重塑影響等。

大腦互聯網心理學(BrainInternetpsychology)重點研究互聯網對人類大腦在心理學層面的影響和重塑，包括但不僅限于互聯網對使用者產生的網癮問題，互聯網對使用者智商影響問題，互聯網對使用者情緒和社交關系的影響問題等互聯網認知科學（TheInternetincognitivescience）可看做互聯網神經生理學，互聯網神經心理學，大腦互聯網生理學，大腦互聯網心理學的組合交叉，重點研究互聯網和大腦兩個巨系統相互影響，相互塑造，相互結合，互助進化，從而產生智慧，認知，情緒的深層次原理。

五建立在中國誕生的新學科：互聯網神經學是在過去10年的研究基礎上形成的新科學理論，目標是在生理學和心理學兩個層面，將互聯網和腦科學這兩個領域進行交叉對比，從而為建立完整的互聯網架構，預測互聯網未來發展趨勢，大腦架構和運行機理，以及智能，認知，情感的產生原理提供理論支持。

由于互聯網和腦科學都處在高速發展過程中，根據互聯網和腦科學出現的新進展，吸收其中的合理成分，使之成為互聯網神經學發展的第一個動力。

同時運用互聯網神經學理論對互聯網的未來進行預測，對大腦中的未知結構和運行機制提出研究設想。根據實驗結構對互聯網神經學理論進行優化和調整，使之成為理論發展的第二個動力。

一篇文章搞懂人工智能，機器學習和深度學習之間的區別

為了搞清三者關系，我們來看一張圖：如圖所示：人工智能最大，此概念也最先問世；然后是機器學習，出現的稍晚；最后才是深度學習。

從低潮到繁榮自從1956年計算機科學家們在達特茅斯會議（DartmouthConferences）上確認人工智能這個術語以來，人們就不乏關于人工智能奇思妙想，研究人員也在不遺余力地研究。

在此后的幾十年間，人工智能先是被捧為人類文明光明未來的鑰匙，后又被當作過于自大的異想天開而拋棄。但是在過去幾年中，人工智能出現了爆炸式的發展，尤其是2015年之后。

大部分原因，要歸功于圖形處理器（GPU）的廣泛應用，使得并行處理更快、更便宜、更強大。

另外，人工智能的發展還得益于幾乎無限的存儲空間和海量數據的出現（大數據運動）：圖像、文本、交易數據、地圖數據，應有盡有。下面我們從發展的歷程中來一一展開對人工智能、機器學習和深度學習的深度學習。

人工智能人工智能先驅們在達特茅斯開會時，心中的夢想是希望通過當時新興的計算機，打造擁有相當于人類智能的復雜機器。

這就是我們所說的“通用人工智能”（GeneralAI）概念，擁有人類五感（甚至更多）、推理能力以及人類思維方式的神奇機器。

在電影中我們已經看過無數這樣的機器人，對人類友好的C-3PO，以及人類的敵人終結者。通用人工智能機器至今只存在于電影和科幻小說里，理由很簡單：我們還實現不了，至少目前為止。

我們力所能及的，算是“弱人工智能”（NarrowAI）：執行特定任務的水平與人類相當，甚至超越人類的技術。現實中有很多弱人工智能的例子。這些技術有人類智能的一面。但是它們是如何做到的？智能來自哪里？

這就涉及到下一個同心圓：機器學習。機器學習機器學習是實現人工智能的一種方法。機器學習的概念來自早期的人工智能研究者，已經研究出的算法包括決策樹學習、歸納邏輯編程、增強學習和貝葉斯網絡等。

簡單來說，機器學習就是使用算法分析數據，從中學習并做出推斷或預測。與傳統的使用特定指令集手寫軟件不同，我們使用大量數據和算法來“訓練”機器，由此帶來機器學習如何完成任務。

許多年來，計算機視覺一直是機器學習最佳的領用領域之一，盡管還需要大量的手動編碼才能完成任務。

研究者會手動編寫一些分類器（classifier），如邊緣檢測篩選器，幫助程序辨別物體的邊界；圖形檢測分類器，判斷物體是否有八個面；以及識別“S-T-O-P”的分類器。

在這些手動編寫的分類器的基礎上，他們再開發用于理解圖像的算法，并學習如何判斷是否有停止標志。但是由于計算機視覺和圖像檢測技術的滯后，經常容易出錯。深度學習深度學習是實現機器學習的一種技術。

早期機器學習研究者中還開發了一種叫人工神經網絡的算法，但是發明之后數十年都默默無聞。神經網絡是受人類大腦的啟發而來的：神經元之間的相互連接關系。

但是，人類大腦中的神經元可以與特定范圍內的任意神經元連接，而人工神經網絡中數據傳播要經歷不同的層，傳播方向也不同。舉個例子，你可以將一張圖片切分為小塊，然后輸入到神經網絡的第一層中。

在第一層中做初步計算，然后神經元將數據傳至第二層。由第二層神經元執行任務，依次類推，直到最后一層，然后輸出最終的結果。每個神經元都會給其輸入指定一個權重：相對于執行的任務該神經元的正確和錯誤程度。

最終的輸出由這些權重共同決定。因此，我們再來看看上面提到的停止標志示例。一張停止標志圖像的屬性，被一一細分，然后被神經元“檢查”：形狀、顏色、字符、標志大小和是否運動。

神經網絡的任務是判斷這是否是一個停止標志。它將給出一個“概率向量”（probabilityvector），這其實是基于權重做出的猜測結果。

在本文的示例中，系統可能會有86%的把握認定圖像是一個停止標志，7%的把握認為是一個限速標志，等等。網絡架構然后會告知神經網絡其判斷是否正確。

不過，問題在于即使是最基礎的神經網絡也要耗費巨大的計算資源，因此當時不算是一個可行的方法。

不過，以多倫多大學GeoffreyHinton教授為首的一小批狂熱研究者們堅持采用這種方法，最終讓超級計算機能夠并行執行該算法，并證明該算法的作用。

如果我們回到停止標志那個例子，很有可能神經網絡受訓練的影響，會經常給出錯誤的答案。這說明還需要不斷的訓練。

它需要成千上萬張圖片，甚至數百萬張圖片來訓練，直到神經元輸入的權重調整到非常精確，幾乎每次都能夠給出正確答案。

不過值得慶幸的是Facebook利用神經網絡記住了你母親的面孔；吳恩達2012年在谷歌實現了可以識別貓的神經網絡。

如今，在某些情況下，通過深度學習訓練過的機器在圖像識別上表現優于人類，這包括找貓、識別血液中的癌癥跡象等。谷歌的AlphaGo學會了圍棋，并為比賽進行了大量的訓練：不斷的和自己比賽。

總結人工智能的根本在于智能，而機器學習則是部署支持人工智能的計算方法。簡單的將，人工智能是科學，機器學習是讓機器變得更加智能的算法，機器學習在某種程度上成就了人工智能。

本文作者MichaelCopeland曾是WIRED編輯，現在是硅谷知名投資機構AndreessenHorowitz的合伙人。

人工智能技術是社交網絡的救命稻草嗎

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。

但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。

人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。

但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工神经网络可以做什么,人工神经网络有什么用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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