热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

有多大的大脑互联网正在开发社交网络

互联网正向着与人类大脑高度相似的方向进化,它将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统。也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统。能够称之为互联网虚拟大

互联网正向着与人类大脑高度相似的方向进化,它将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统。也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统。能够称之为互联网虚拟大脑。同一时候还有一方面,人脑至少在数万年曾经就已经进化出全部的互联网功能,不断发展的互联网将帮助神经学科学家揭开大脑的秘密。科学实验将证明大脑中也经拥有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。

互联网时代科技与脑科学越来越紧密。开展”大脑”计划正在成为未来趋势。越来越多的迹象表明,互联网与脑科学具有非常强的相关性。

互联网。尤其是社交系统对于解开大脑之谜,具有重大而深远的价值和意义。比如社交网络中用户账号之间的相互关注,信息转发扩散。聚合群组对于研究大脑中神经元之间的关系。神经元之间的脑电波传递有没有启示效应?社交网络,智能系统以及未来接入的智能设备之间的信息发起和信息反馈对于理解人类大脑的神经反射机制有无帮助? 除了上述举出的范例,神经学科学家还将从社交网络为基础的互联网大脑研究计划中获得如何的启示?

首先,让我们来感受一下这些年互联网与脑神经研究的一些进展。

2007年中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心开展的互联网进化论研究中指出互联网与脑科学具有非常强的相关性。并绘制出互联网虚拟大脑结构图。

大社交网络下的互联网大脑怎样发展

2010年 6月10日 美国南加州大学神经系统科学家在美国《国家科学院院刊》(PNAS)发表论文指出老鼠大脑区域中的神经系统如同互联网不论什么一个单独部分都能够去掉。但网络其它部分照常工作一样,神经系统也并非某一部分绝对不可或缺。

这个实验证明了大脑中存在类互联网的结构。

2012年11月16日,加州大学圣迭戈分校Dmitri Krioukov利用计算机模拟并结合多种其它计算,证明很多复杂网络如互联网、社交网、脑神经网络等具有高度的相似性。他将这一结果公布在 《Scientific Report》上 。从数学模型上证明互联网与脑科学的内在关系。

整体看,在中国启动的互联网与脑科学的交叉对照研究比美国和欧洲至少率先3到5年

2011年以来。Google X实验室实施了‘谷歌大脑“project,通过1.6万片CPU核构建了一个庞大的系统,用于模拟人类的大脑神经网络,通过深度学习等神经网络技术和观看YouTube视频等方式,不断学习识别人脸、猫脸以及其它事物。

2011年 2月IBM 计算机”沃森”(Watson) 在美国热门的电视智力问答节目”危急边缘”(Jeopardy。)中战胜了两位人类冠军选手,自此之后,”沃森”(Watson)不断发展。努力从每一条线索和每个正确答案中获取信息。变得越来越智慧。IBM希望利用沃森系统理解自然语言的复杂性。可以利用交互行为不断学习。终于将能媲美世界上最复杂的计算机——人脑。

2012年,奥巴马政府启动了长达10年的人脑研究项目,绘制大脑图谱;同一时候,“人类大脑project”已入选欧盟旗舰技术项目,获得欧盟10-20亿欧元科学基金资助,计划在2018年前开发出世界上第一个具有意识和智能的人造大脑。欧美两个宏观“大脑计划”的推出,将极大推动神经科学领域研究技术的创新与发展。因此被誉为人类基因组计划后最宏大的研究项目。

大社交网络下的互联网大脑怎样发展

种种迹象表明,互联网下一步的热点将从云计算,物联网,大数据转移到正在酝酿中的“互联网智能化“风暴和“互联网大脑”的建设中。

通过“互联网X大脑“计划,我们将在下面三个方向更接近真相。

首先,互联网在思考什么?

包含谷歌,IBM在内的世界互联网巨头公司所启动的”互联网脑”计划还局限在通过深度学习等人工智能算法不断提升其机器系统的智慧程度。而忽视了人的因素,人的智慧,人的主动性在互联网未来架构中所起到的核心作用。

在中国至少有三个重量级社交产品QQ,新浪微博和微信,到2013年年底,用户数分别超过7亿。6亿和6亿。差点儿涵盖大部分的中国人口甚至是世界范围的人口。

他们通过社交账号交流相互的信息,抒发自己的情感,解答对方的疑问,共享新的知识和智慧。

这些腾讯社交账号像大脑的神经元一样不断的激活和熄灭。相互链接又不断解除关系,发出信息冲击波然后不断向外扩散……

这十多亿社交账户所代表的“互联网神经元”正在组成一个崭新的“大脑”,某种程度上,这个“大脑”的情绪也就体现了世界互联网的情绪,这个“大脑”对世界的认知也就体现了互联网对世界的认知,这个“大脑”的智慧也就体现了互联网的智慧。

而这些情绪,认知和智慧涌现的基础恰恰须要对这些社交网络天文数量的大数据进行深度挖掘。

其结果将是“互联网X大脑”计划所产生的重要成果。

其二,大社交网络下的互联网大脑怎样发展?

随着物联网与社交网络不断融合时,每一栋大楼,每一辆汽车。每个景区,每个商场。每个电器都会在QQ或微信上开设账号,自己主动的公布自己实时的信息,并与其它“人”,和“物”进行交互。

由此。社交网络的定义将不再不过人与人的社交。而是人与人,人与物,物与物的范围更大的社交网络.我们能够称为“大社交网络”-BIG Social Networking Services (Big SNS)。这个大社交网络本质上也就是基于互联网大脑神经系统不断发育的结果。它的发育对于理解云计算。物联网网。社交网络。大数据的关系将有着重大的启示作用,”互联网X大脑“的未来发展趋势也就预示着互联网的未来发展趋势。

大社交网络下的互联网大脑怎样发展

第三,互联网会成为解开大脑之谜的钥匙吗?

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。

不管是达尔文还是华莱士都是尾随远航的船队才发现了生物的进化现象。

大工业革命使人类不管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年開始的物理学大突破,奠定了技术基础。

这些突破包含牛顿的万有引力,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”观測“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。

非常可能。互联网将成为我们拨开迷雾,深度了解大脑的下一个关键。

“互联网X大脑”计划由互联网X实验室联合相关机构。基于7年以来取得的研究成果,倡议建立的互联网与脑科学前沿科技研究平台。在吸引不同领域专家进行成果交流和科学研究,推动”互联网X大脑”计划的过程中,产生出很多其它创新科学技术成果或启示。帮助中国在未来互联网前沿研究中占领率先位置。

由互联网X实验室倡议开展的“互联网X大脑””的理论研究和技术构建涉及到互联网科学,脑科学,人工智能,科技哲学。计算机技术,社会科学,未来学等不同领域的科学知识。还涉及到图像识别,声音识别,知识图谱,机器人,智能设备等不同领域的技术发展。启动“互联网X大脑”计划将有助于各领域专家和企业家的交流互动和相互促进。

“互联网X大脑”感兴趣的事

通过对社交网络的大数据挖掘。我们能够分析“互联网X大脑”每天,每月。每年重点在思考什么?它的情绪如何变化?它的爱好是什么?“互联网X大脑”不同地区局部大脑上述问题不同之处在哪里。

会对推动互联网人工智能,互联网或云机器人的发展产生什么重要价值。

其研究能够为大数据。物联网与云计算和社交网络的结合,图像识别。声音识别,大规模知识库。机器学习算法,并行计算带来如何的帮助和推动。神经学或脑科学对“互联网X大脑”的发育和成长会起到什么启示作用。“互联网X大脑”的发育和成长对于互联网未来发展趋势有什么重大启示。“互联网X大脑”的发育和成长对神经学和脑科学有如何重大的启示意义。

如何定量化的评測“互联网X大脑”的智商发展。以及为机器智慧是否能超越人类智慧建立量化标准?社会化网络是否成为提升互联网智商的还有一种途径。“互联网X大脑”方向的类似计划如谷歌大脑,IBM沃森系统是否只通过深度学习等方式提升机器智慧。是否有新的理论,技术可以“互联网X大脑”建设提供支持和援助意向。

版权声明:本文博客原创文章,博客,未经同意,不得转载。



推荐阅读
  • 微软头条实习生分享深度学习自学指南
    本文介绍了一位微软头条实习生自学深度学习的经验分享,包括学习资源推荐、重要基础知识的学习要点等。作者强调了学好Python和数学基础的重要性,并提供了一些建议。 ... [详细]
  • 学习SLAM的女生,很酷
    本文介绍了学习SLAM的女生的故事,她们选择SLAM作为研究方向,面临各种学习挑战,但坚持不懈,最终获得成功。文章鼓励未来想走科研道路的女生勇敢追求自己的梦想,同时提到了一位正在英国攻读硕士学位的女生与SLAM结缘的经历。 ... [详细]
  • 生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型,可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]
  • 本文介绍了在Python张量流中使用make_merged_spec()方法合并设备规格对象的方法和语法,以及参数和返回值的说明,并提供了一个示例代码。 ... [详细]
  • 2018年人工智能大数据的爆发,学Java还是Python?
    本文介绍了2018年人工智能大数据的爆发以及学习Java和Python的相关知识。在人工智能和大数据时代,Java和Python这两门编程语言都很优秀且火爆。选择学习哪门语言要根据个人兴趣爱好来决定。Python是一门拥有简洁语法的高级编程语言,容易上手。其特色之一是强制使用空白符作为语句缩进,使得新手可以快速上手。目前,Python在人工智能领域有着广泛的应用。如果对Java、Python或大数据感兴趣,欢迎加入qq群458345782。 ... [详细]
  • [译]技术公司十年经验的职场生涯回顾
    本文是一位在技术公司工作十年的职场人士对自己职业生涯的总结回顾。她的职业规划与众不同,令人深思又有趣。其中涉及到的内容有机器学习、创新创业以及引用了女性主义者在TED演讲中的部分讲义。文章表达了对职业生涯的愿望和希望,认为人类有能力不断改善自己。 ... [详细]
  • 推荐系统遇上深度学习(十七)详解推荐系统中的常用评测指标
    原创:石晓文小小挖掘机2018-06-18笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人,希望在平日的工作学习中,挖掘数据的价值, ... [详细]
  • sklearn数据集库中的常用数据集类型介绍
    本文介绍了sklearn数据集库中常用的数据集类型,包括玩具数据集和样本生成器。其中详细介绍了波士顿房价数据集,包含了波士顿506处房屋的13种不同特征以及房屋价格,适用于回归任务。 ... [详细]
  • 建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类
    本文介绍了建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类的方法。通过建立线性模型,使用最小二乘、Logistic回归等方法进行建模,考虑到可能性的大小等因素。通过极大似然估计求得分类器的参数,使用牛顿-拉菲森迭代方法求解方程组。同时介绍了梯度上升算法和牛顿迭代的收敛速度比较。最后给出了公式法和logistic regression的实现示例。 ... [详细]
  • 3年半巨亏242亿!商汤高估了深度学习,下错了棋?
    转自:新智元三年半研发开支近70亿,累计亏损242亿。AI这门生意好像越来越不好做了。近日,商汤科技已向港交所递交IPO申请。招股书显示& ... [详细]
  • 本人学习笔记,知识点均摘自于网络,用于学习和交流(如未注明出处,请提醒,将及时更正,谢谢)OS:我学习是为了上 ... [详细]
  • 移动传感器扫描覆盖摘要:关于传感器网络中的地址覆盖问题,已经做过很多尝试。他们通常归为两类,全覆盖和栅栏覆盖,统称为静态覆盖 ... [详细]
  • 四月份NFT优质榜单
    四月份NFT优质榜单 ... [详细]
  • Ansem 最新雄文:软着陆后,加密市场下阶段趋势与核心叙事
    市场最糟糕的时候已经过去,以太坊合并前不太会看到新的低点;但仍需来自关注宏观市场的不确定风险。撰文:Ansem ... [详细]
  • 人工智能推理能力与假设检验
    最近Google的Deepmind开始研究如何让AI做数学题。这个问题的提出非常有启发,逻辑推理,发现新知识的能力应该是强人工智能出现自我意识之前最需要发展的能力。深度学习目前可以 ... [详细]
author-avatar
我我檬檬我我186
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有