從2014年開始（shǐ），人工（gōng）智能逐漸成為科（kē）技（jì）領域最熱門的概念，被科技界（jiè），企業界（jiè）和媒體廣（guǎng）泛關注。作為一個學術領（lǐng）域（yù），人工智能是（shì）在1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農（nóng）等為首（shǒu）的一（yī）批有遠（yuǎn）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（nǐ）智能的（de）一係列有關問題時首次提（tí）出。
 
　　事實上，人工智能的發展充滿了坎坷，在（zài）過去的60年裏，人工智能經曆了多次從樂觀到悲觀，從高潮到低潮的階段。最近一次低（dī）潮發（fā）生在1992年日本第五代計算機計劃的無果而終，隨後人工神經網絡（luò）熱在20世紀90年代初退燒，人工智能（néng）領域（yù）再次進入“AI之冬”。這個冬季如此的寒冷與漫（màn）長，直到2006年加（jiā）拿大多倫多大（dà）學教授（shòu）Geoffrey Hinton提出”深度學習“算法，情況才發生轉變。
 
　　這個算法是對20世紀（jì）40年（nián）代誕生的人工神（shén）經（jīng）網絡（luò）理論的一次巧妙的升級，它最大的革新是可以有效的處理龐大的數據。這一特點幸（xìng）運的與互聯（lián）網結合（hé）。由此引發了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穀歌大腦，Andrew Ng也就是後來百度大腦的首席科學（xué）家吳恩達。2013年，Geoffrey Hinton加入Google公司，其目的是進一步（bù）把穀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--互聯網人工智能時代，基於互聯網海量的“大數據”和（hé）每時每刻（kè）與現實世界的信息交互，包括亞馬遜，Facebook，百度，騰訊（xùn），阿裏巴巴，微軟，英特爾，IBM等巨頭紛紛進入AI領（lǐng）域，不斷產生新的成果和創造新的記錄。
 
　　應該說這一輪的人工智能熱潮本質上依然是互聯網進化過程中的又一次波浪式高潮。它的產（chǎn）生離不開互（hù）聯網（wǎng）之前應用和技術為人工智能新爆發奠定的基礎。而且從AI的（de）領（lǐng）導者看（kàn），主要（yào）也（yě）是互聯網巨頭公司，人工智能究竟是如何爆發，後續還會以什麽（me）形式發展，本文將重點討論。
 
　　1.互聯網雲腦各神經係統的發育為人工智能爆發奠定（dìng）基（jī）礎
 
　　從2007年開始（shǐ），科學院相關研究團隊發表論文提出互聯網未來趨勢：“互聯網正在向著與人類大腦高度相似的方（fāng）向進化，它將具備自己的視覺、聽覺、觸覺、運動神經係統，也會擁有自（zì）己的記憶神經係統、中樞神經係（xì）統、自主神經係統。”。並由此產生互聯網雲腦（Internet Cloud Brain）架構。

     到2017年（nián），隨著人工智能，物聯網，大數據（jù），雲計算，機器（qì）人，虛擬現實，工業互聯網等科（kē）學技術的蓬勃發展，互（hù）聯網雲（yún）腦的架構也逐步清晰起來，從2008年到2017年形成4個版本的互聯網雲（yún）腦架構圖。
 
　　應該說互聯網雲腦是互聯網在進化過程中形成的類大腦架構，它並不是一開始就成熟和完整的，而是在科學探索和商業創（chuàng）新過程中逐步發育而成。web2.0,物聯網，雲計算，工業互聯網，大數據，人工智能…，它們不是（shì）脫離互聯網的（de）新事物，而是互聯網雲腦發（fā）育過程中，由於（yú）各神經（jīng）係統（tǒng）發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後，下一個（gè）技術或模式才有蓬勃發育的基礎。我們（men）可以看一下人工智能（néng）熱潮產生（shēng）之前的互（hù）聯網進展。
 

 
     1.物聯網本質上是互聯網雲腦的中樞神經係統和其控製的感覺神經係統（tǒng）和運動神經係統（tǒng），它的發展（zhǎn）為人工智能提供了（le）大量傳（chuán）感器數據。
 
　　2.雲計算本質上是互聯（lián）網雲腦的中樞神經係統，它通過（guò）服務器，網絡操作係統，神經元網絡（大社交（jiāo）網絡），大數（shù）據和（hé）基於大數（shù）據的人工智能算法對互聯網雲腦的其他組（zǔ）成部分進行控製。
 
　　3.大數據本質上是互聯網雲腦各神經係統在運轉過程中傳輸（shū）和積累的有（yǒu）價值信息。因為在過去50年隨著互（hù）聯網的快速進化而急速膨（péng）脹，體量極（jí）其巨大。大（dà）數據與人工智能算法的結合，是互聯網雲腦產生智慧智能的基礎。
 
　　4.工業4.0和工業互聯網本質是（shì）互聯網雲腦的運動神經係統，這將是（shì）互（hù）聯網雲腦未來非常龐大的組成部分，它的發展為人工智能提供廣泛的汽車，機器人（rén），辦公設備，生產設備的數據，以及應用場景。
 
　　5.大（dà）社交網絡（Big Sns）是互聯網雲腦神經網絡，由互聯網傳統社交（jiāo）網絡Facebook，微信，微博發育而（ér）成，從鏈（liàn）接人（rén）與人（rén），發展到鏈接人與物，物與物，甚至包（bāo）括（kuò）鏈接人工智能軟件係統，它的發展為（wéi）人工智能與體智能建立了密切關係，同時使得人工智能係統可以成為社（shè）交網絡一份子能夠與其他人或物進（jìn）行交互。
 
　　綜上所述，這一輪人工智能浪潮本質是互聯網雲腦產生產（chǎn）生智慧智能的動力源泉，人工智能不僅僅通過算法如深（shēn）度學習，機器學習與大數據結合，也運用到互聯網雲腦的神（shén）經末（mò）梢，神經網絡（luò）和智能終端中，使得互聯（lián）網雲腦各（gè）個神經係（xì）統同時提升（shēng）能力。
 
　　2.互（hù）聯網+AI推動雲反射弧的發展
 
　　目前人工智能技（jì）術廣（guǎng）泛應用與互聯網的各個組成部（bù）分：
 
　　人工（gōng）智能與互（hù）聯網中樞神（shén）經係統結合產生了穀歌大腦，百度大腦，阿裏雲，亞馬遜雲，騰（téng）訊雲等雲人工智能（néng）巨係統；
 
　　人工（gōng）智能與互聯網聽覺神經係統結合產生諸如（rú）科大訊飛，雲知聲等新聲（shēng）音識別產品；
 
　　人工智能特別是深度學習與互聯（lián）網視覺覺神經（jīng）係統結合，產生如格林深瞳（tóng），Face++等新圖像識別產品；
 
　　人（rén）工智能與互聯網運動神經係統結合產生了智能（néng）製造，智能駕駛，雲機器人等新應用領域；
 
　　人工智（zhì）能與互聯網神經網絡（大社交網絡）結合產生了度秘，小冰等智（zhì）能虛擬助理產品；
 
　　人工智能與互聯網感（gǎn）覺（jiào）神經係統結（jié）合，出現了邊緣計算的（de）創（chuàng）新應（yīng）用（yòng）。
 
　　但人工智能（néng）的（de）發展不會（huì）停步於此，基於互聯網雲腦架構的AI進一步（bù）發展，打通互聯網雲腦各（gè）神（shén）經係統之間的關係也就成為（wéi）趨勢和必然，雲反射弧（Cloud reflex arcs）因此將成為人工智能應用的下一個發展重點。
 
　　3.雲反射弧的9種不同類型和構成
 
　　神（shén）經（jīng）反射現象是人類神經係（xì）統最重要的神經活動之一，它首先由法國哲學家笛卡兒提出，他注意（yì）到機體對於一（yī）些環境刺激具有規律性反應。例如，異物碰到角膜即引起眨眼。他借用了物理學（xué）中反射的概念，認（rèn）為動物的活動像光線投射到鏡子上被反射出來一樣。用實（shí）驗分析的方法研究腦和脊髓並闡明反射規律的，是英國的（de）謝靈頓以及俄國的謝切諾夫和巴甫洛夫。

 
      反射弧是（shì）反射活動的結構基礎（chǔ），是機體從（cóng）接受刺激到發生反應的過程中興奮（fèn）在神經係統內循行的（de）整個路徑。反射一般都需要完整的反射弧來實現。一個完整的反射弧由感受器、傳入神經、神經中樞（shū）、傳出神經、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， 我們經常可以（yǐ）看到一個（gè）笑話，那就是一位醫生坐在病人（rén）的前麵，低頭用錘子測試病人的膝跳反射，結果可想而知，醫生的鼻子受傷了，膝跳（tiào）反射就是一個標準的神經反射（shè）弧現象。接受刺激（jī），做出反應。那麽基於互（hù）聯網雲腦的人工智能應用有（yǒu）沒有同樣的機（jī）製呢？
 
　　互聯網雲腦的雲神經反射弧（Cloud reflex arcs）其實在今天（tiān）已經廣泛的出現在我們的（de）周圍，幾乎每時每刻，從世（shì）界各地發起的互聯網神經（jīng）反射現象都在不斷的產生和消（xiāo）失。例如汽車傳感（gǎn）器（qì）發現有盜賊，發（fā）短信給車主，車主趕到將盜賊抓（zhuā）住；濕度傳感器發現空氣濕度加大，有下雨跡象，通知野（yě）外挖掘設備（bèi）打開防雨設備（bèi）等。與人體的神（shén）經反射弧相對應，從前文可以（yǐ）看出：
 
　　1.雲反射弧的感受器主要由聯網的傳感器（包括（kuò）攝像頭）組成。
 
　　2.雲反射弧的效應器主要由聯網（wǎng）的（de）辦公設備，智能製造，智能（néng）駕駛，智能醫療等等組成。
 
　　3.雲反射弧的中樞神（shén）經是互聯網雲腦的中樞神經係統（雲計算+大數（shù）據+人（rén）工智能）。
 
　　邊緣計算將加（jiā）強雲反射弧感受（shòu）器和效應器的智能（néng）程度和反應速度。

 
     雲（yún）神經反射弧作為互聯網係統與人工智能結合的（de）產物，在（zài）互（hù）聯網的未來發展中將起到非常重要的作用。從（cóng）實踐上看，總共有9種不同種類的雲反射弧（hú），這些（xiē）雲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雲反射弧（圖中A->F）：例如，在大樓（lóu）裏，溫度傳（chuán）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（dù）升高，於是（shì）報警信息通過互（hù）聯網線路傳（chuán）送到服務器中心，服務器發送指（zhǐ）令給大樓滅火機器人，由（yóu）該樓層滅火（huǒ）機器人操控水槍（qiāng）進行滅火（huǒ）。
 
　　第二種（zhǒng）是傳感器到人（rén）的雲反射弧（圖中A->B）：例如，在大樓（lóu）裏，溫度傳感器檢測到室內溫度升高超過（guò）100度，同時氣敏傳感器檢測到室內二氧化碳濃度升高，於是報警信息通（tōng）過互聯網線路傳送到服務器中心，服（fú）務器發送（sòng）信息給附近的消防隊，消防隊出動（dòng）消防人員（yuán）來大大樓實施滅火。
 
　　第（dì）三種是傳（chuán）感器到智能程序的雲（yún）反射弧（hú）（圖中A->D）：例如，在大樓裏，溫度傳感（gǎn）器檢（jiǎn）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（tàn）濃度升高（gāo），於是報警信息通過互聯網線路傳送到服務器中心，服務器發（fā）送信息給互聯網神經網絡中的AI神（shén）經元，也就是大社交網絡中的智能程序，由智能程序判斷是否危險級別（bié）和是（shì）否上（shàng）報。
 
　　第四種是智能程序到（dào）智能設備的雲反射弧（雲反（fǎn）射架構圖D->F）：例如，互聯網服務器（qì）中運行的自動監測程序，檢測城市（shì）郊區（qū）雲計算機房的服務（wù）器數據空間的容量變化，當程序發現數（shù）據（jù）空間已滿時，發送報警信（xìn）息給互聯網（wǎng）中心服務器，由中心服務器發布（bù）指令，啟動雲計算機房的備用（yòng）機器，擴充數據空間。
 
　　第五種是（shì）智（zhì）能程序（xù）到人的雲（yún）反射（shè）弧（圖中C->E）：例（lì）如，互聯網服務器中運行的自動監測程序，檢測郊區雲計算機房的服務器（qì）數據空間的容量變化，當程序發現數據空間（jiān）已滿時，發送報警（jǐng）信息給互聯網中心（xīn）服務器，由中心服（fú）務器發布短信或（huò）電子郵件，提醒機房值班人員，啟動雲計（jì）算機房的備用機器，擴充數據空間。
 
　　第六種是智能程序到智能程序的雲反射弧（圖中C->D）：這種類型的神經反射弧可以看做（zuò）是雲端人工智能係統的對（duì）話。例如，互聯網服務器中（zhōng）運行的自動監測程序，檢測郊區（qū）雲計算（suàn）機房的服（fú）務器數據空間的容量變（biàn）化，當程序發現數據空間已滿時，發送報警信息（xī）給互聯網中（zhōng）心服務器，由中（zhōng）心（xīn）服務器發（fā）布指令給雲計算機房的維（wéi）護程序，停止向數據空間寫入數據，避免數據空間過載。
 
　　第七（qī）種是人到智能設（shè）備的雲反射弧（圖中B->F）：例如，在大樓裏，大樓監控機房的值班人員發現某辦公（gōng）室出現（xiàn）火苗和煙霧，於是按下報警按鈕，將報警信息通過互聯（lián）網（wǎng）線路傳送到服務器中心，服務器發送指令給大樓（lóu）滅火機器（qì）人，由該樓層滅火（huǒ）機器人操控水槍進行滅火。
 
　　第八種是人到人（rén）的雲反射弧（雲反射架構圖B->E）：例如，在大樓裏，大樓監（jiān）控機房的值班人員發現某辦公室出現火（huǒ）苗和（hé）煙霧，於是按下（xià）報警按鈕，將報警信息通過互聯網線路傳送到服務器中心，服務器發送信息給附近的（de）消防隊，消（xiāo）防隊出動（dòng）消（xiāo）防人員來（lái）大大樓實（shí）施滅火
 
　　第九種（zhǒng）是人到智能程序的雲反射（shè）弧（雲反射架構（gòu）圖B->D）：例如，在大樓裏，大樓監控機房的（de）值班人員發現某辦公室出現（xiàn）火苗和煙（yān）霧，於是按下報（bào）警按（àn）鈕，將報警信息通過互聯網線路傳送（sòng）到服務器中心，服務器發（fā）送信息給（gěi）互（hù）聯網神（shén）經網絡中的AI神經元，也就是大社交網絡中的智能程序，由智能程（chéng）序判斷是否（fǒu）危險級別和是否上報。

　　4.雲反射弧的應用案例和未來影響
  
　　在現實應用中，互聯網雲腦的雲神經反（fǎn）射弧已經逐步出現在人們的麵前，例如無錫消防部門開始利用家庭火災遠程監控和救助係統，幫助（zhù）農村（cūn）留守老人和留守兒童（tóng）家庭（tíng）進行防火（huǒ）預警與（yǔ）快速（sù）反應。這（zhè）套（tào）係統由無線終端、業務平台和傳感（gǎn）探測設（shè）備（煙感、緊急救助（zhù）按鈕等）組（zǔ）成。它的工作過程（chéng）就是一個典型的雲神經反射弧。
 
　　當發生（shēng）火災或其它緊急事件時，探測器發出報警信號（或（huò）手動按下救助按鈕），火警信息將通過GPRS或TD無線網絡（luò）傳輸到四個地方：一是社區（小區）監控中心；二是轄區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）生火災家庭的業主（zhǔ）及其親人（rén）和鄰居朋友的手機上。
 
　　當四方麵在接（jiē）到報警（jǐng）後能第一時間趕赴現場開展救助（zhù），為（wéi）撲滅（miè）火災和緊急處置贏得時間，避免（miǎn）火災的蔓延擴大，最大限度（dù）地減少人員傷亡和財產損失。從無錫消防的這個係統我們可以看出，除了（le）傳感器和機（jī）械設備（bèi）可以作為感受器和效應器，人也是互聯（lián）網反射弧中重要的因素，既（jì）可以做感受器也（yě）可以做效應器。
 
　　雲反射弧的發展是互聯網+AI深度結合（hé）後的（de）必然產物（wù），它的發展會對對基於互聯網的（de）人工智能技術，互聯網新商業模式，智慧城市（shì）建設等領域產生廣（guǎng）泛影響。