前言：受我國復雜系統與人工智能領域著名專家，中國自動化學會副理事長，中科院自動化所復雜系統管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍教授的邀請，我們撰寫了這篇綜述文章，較為系統的闡述了互聯網進化方向，互聯網與腦科學的最新研究成果，文章發表在《復雜性與智能化》期刊2014年第38期上，向王飛躍教授表示感謝。
一周前，王飛躍教授榮獲IIEEE系統、人與控制論學會頒發的諾伯特 維納獎（Norbert Wiener Award），以表彰其在復雜系統的智能控制與管理方面的開拓性貢獻和杰出成就，成為自該獎設立以來獲獎的首位中國大陸學者。也向他表示祝賀。
互聯網，腦科學與人類的未來
1.技術革命與科學突破
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.
2.互聯網與腦科學的交叉對比研究
如果我們觀察近20年來互聯網出現的新應用和新功能，可以直觀的發現互聯網與大腦結構具有越來越多的相似性。這些現象包括：打印機，復印機的遠程操控，醫生通過遠程網絡進行手術;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，風速等數據通過互聯網傳輸到信息處理中心，形成報告供防汛抗旱決策使用; Google推出了“街景“服務，在城市中安裝安裝多鏡頭攝像機，互聯網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貌等。
這些新互聯網現象分別具備了運動神經系統，軀體感覺神經系統，視覺神經系統的萌芽，基于以上互聯網新現象，2008年9月我們發表論文“互聯網進化規律的發現與分析 ”,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。。。
此后科學領域的進展也不斷印證互聯網與神經學具有交叉對比的可能性，2010年 6月10日 美國南加州大學神經系統科學家拉里·斯旺森和理查德·湯普森 在美國《國家科學院院刊》（PNAS）發表論文“Hypothesis-driven structural connectivity analysis supports network over hierarchical model of brain architecture“ 指出老鼠大腦一小塊區域中的神經系統類似互聯網結構。拉里·斯旺森的研究表明大腦中互聯網式結構的存在可以解釋大腦能克服局部損傷的現象，如同互聯網任何一個單獨部分都可以去掉，但網絡其他部分照常工作一樣，神經系統也并不是某一部分絕對不可或缺。這個研究從神經學領域證明互聯網與神經學具有相關性。
2012年11月16日，加州大學圣迭戈分校Dmitri Krioukov在 《Scientific Report》 ，發表論文“Network Cosmology”，也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。研究組利用計算機模擬并結合多種其他計算，證明在復雜網絡的動態發展和控制中，描述大尺度時空結構的因果關系網絡的曲線圖，是一個具有顯著聚類特征的冪函數曲線，和許多復雜網絡如互聯網、社交網、腦神經網絡等有高度的相似性。Dmitri Krioukov的研究對于互聯網虛擬大腦的設想給予了有力的數據支持。
3.從腦科學的角度分析物聯網，云計算，大數據與互聯網的關系
總體上看，物聯網重點突出了傳感器感知的概念，同時它也具備網絡線路傳輸，信息存儲和處理，行業應用接口等功能。而且也往往與互聯網共用服務器，網絡線路和應用接口，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（人機物）融為一體．根據物聯網和互聯網的區別和關聯，我們在互聯網虛擬大腦結構圖進行了如圖2所示的標示。
縱觀云計算的概念和實際應用，我們可以看到云計算有兩個特點，第一，互聯網的基礎服務資源如服務器的硬件，軟件，數據和應用服務開始于集中和統一。第二，互聯網用戶不用再重復消耗大量資源，建立獨立的軟硬件設施和維護人員隊伍。通過互聯網接受云計算提供商的服務，就可以實現自己需要的功能。
在互聯網虛擬大腦的架構中，互聯網虛擬大腦的中樞神經系統是將互聯網的核心硬件層，核心軟件層和互聯網信息層統一起來為互聯網各虛擬神經系統提供支持和服務，從定義上看，云計算與互聯網虛擬大腦中樞神經系統的特征非常吻合。在理想狀態下，物聯網的傳感器和互聯網的使用者通過網絡線路和計算機終端與云計算進行交互，向云計算提供數據，接受云計算提供的服務。基于以上分析，我們在圖2中標注云計算的位置如下。
隨著博客、社交網絡、以及云計算、物聯網等技術的興起，互聯網上的數據正以前所未有的速度在不斷的增長和累積， 互聯網用戶的互動，企業和政府的信息發布，物聯網傳感器感應的實時信息每時每刻都在產生大量的結構化和非結構化數據，這些數據分散在整個網絡體系內，體量極其巨大。 蘊含了對經濟，科技，教育等等領域非常寶貴的信息。
我們在論文“互聯網與神經學的交叉對比研究”中對互聯網虛擬大腦的信息層定義時，曾經這樣描述“互聯網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，分布在互聯網的服務器，路由器，交換機，用戶終端和互聯網虛擬神經系統里。我們將這些分布在互聯網中的信息統稱為互聯網虛擬大腦的信息層或數據海洋。”
可以預見，當大數據的容量進一步增加，存儲方式進一步趨向集中。大數據將逐步形成互聯網虛擬大腦的信息層（數據海洋）。因此，我們在圖2中對大數據進行標注如下。
圖2 互聯網與物聯網，云計算和大數據關系圖
在互聯網虛擬大腦結構圖的基礎上，分析了互聯網與物聯網，云計算和大數據的關系，標識出物聯網，云計算，大數據和傳統互聯網在互聯網虛擬大腦結構圖的位置。說明基于神經學建立的互聯網虛擬大腦架構可以有效的統一互聯網發展過程中產生的新應用和新概念。
下一步我們可以使用更多神經學的知識分析互聯網，物聯網，云計算和大數據的運行模式和發展趨勢。值得研究的方向包括：能否使用神經反射弧的原理分析物聯網和云計算之間的交互方式，能否用神經元的結構分析社交網絡與物聯網的結合趨勢。
4.互聯網的發展對腦科學研究的啟發
在互聯網向著與人腦結構高度相似的方向進化的觀點提出的同時，人腦的結構會不會反過來也高度類似于互聯網。會不會也有路由系統、搜索引擎、IPv4/IPv6地址編碼系統、維基百科、Facebook一樣SNS系統。如果這個猜想成立的話，那么通過比較互聯網和人類大腦的結構，大腦之謎將在互聯網面前被逐步得到解決。
歷史上，神經科學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、細胞或回路等神經系統的基礎元素的特性來理解神經系統。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系統，該方法主要關心的方面是系統的活動如何調節或是反映在行為上。
早在20世紀后期，美國生物學家卡拉漢教授就已經提出了“逆仿生學”的概念。他認為仔細研究人們已經設計制造出來的東西,就有可能解開某些自然之迷。從算盤到電腦，從汽車到飛船，人類的許多發明和設計并不是直接對某種自然現象進行模仿，而是遵循了一定的自然規律。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律。兩者的相似，是共同自然規律發生作用的結果，可謂殊途同歸。
用互聯網的功能和結構作為分析人腦秘密的工具，可以看做逆仿生學的一種應用思路，即總結互聯網的技術、結構、商業模式的特點，形成大腦研究的實驗方法，不斷進行科學實驗，逐步推進21世紀腦科學的發展。
2011年3月24，我們在中國科學院研究生院的互聯網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行了測試，測試過程和結果寫入2012年出版的《互聯網進化論》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等級制進行了深入探討。
國際上，這方面的研究也開始有所進展，2011年美國一項研究發現，老鼠大腦一小塊區域中的神經系統類似互聯網的類路由功能結構。這對大腦神經系統是分等級結構的傳統理論提出了挑戰，該研究結果發表在2011年6月的《國家科學院學報》上。
總體看，互聯網 和人類大腦在研究領域，可能非常互補，也就是說用已經了解的人類大腦結構我們可以預測互聯網下一步的發展動向。同時也可以用已知的互聯網特點解開人類大腦的秘密，如表1所示。
5.互聯網和搜索引擎的智商問題
前文提到，越來越多的跡象表明，互聯網的結構和功能與大腦具有很強的相似性，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生的基礎，既然互聯網與大腦相似，那么互聯網或者其子系統是否具有智能，對其進行測試是否可以形成互聯網系統的智商也就形成一個值得關注的研究方向。
因為目前互聯網應用系統的智力發展還很不完善，不能完全套用對人的智商測試。幾乎沒有任何互聯網應用系統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點，設計新的智力評價體系和建立測試題庫。使之能同時對互聯網應用系統和不同年齡階段的人類進行測試。這樣得出的結果將可以定量的看出互聯網智商與人類智商的差距，通過定時測試，也可以發現互聯網與人類智商差距的變化情況。
基于“智力是人們認識客觀事物并運用知識解決實際問題的能力”這一基本認知，可以從知識的獲取能力（觀察能力），知識掌握能力，知識創新能力，知識的反饋能力（表達能力）等四大方面建立新的機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重。
互聯網應用系統有很多種類，其中搜索引擎具有很強的代表性，作為目前互聯網最重要的應用之一，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行智商測試并與人類進行對比將具有典型的意義。
根據互聯網與人類通用智力量表，可以建立互聯網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，本文不進行詳細介紹）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行測試得到結果如表3所示
通過測試我們發現所有搜索引擎在知識的掌握能力上遠遠超過人類，但在知識的創新能力上全部得分為0. 由于知識創新能力在通用智商測試（M&H IQ)的權重更高，因此世界范圍的搜索引擎的總體智商遠遠低于人類智慧，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，翻譯和計算等領域的能力較強，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，聯想，創作，猜測，挑選和發現規律等涉及到較高智慧領域，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，需要在這些領域加強。 以上研究初步結果已發表在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.互聯網進化與與人類的未來
達爾文進化論有一個重要的觀點，認為生物進化并不是從低級到高級的進化，人類并不比其他生物高級，達爾文則把生物進化過程設想成一棵不斷地生長、分支的大樹，現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。進化沒有預定的方向，進化樹不存在一個以人類為頂端的主干，人類只是進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家John.C.Eccles在其著作《腦的進化》中就提到“腦的進化是從魚的大腦進化到爬行動物的大腦，再進化到哺乳動物的大腦，最后進化到人類的大腦。如果解剖人腦，我們可以清晰的看到類魚、類爬行動物、類哺乳動物的結構在人腦中涇渭分明。“。
雖然生物的表現形式千差萬別，但生物的核心-大腦確表現出明顯的方向性，從單細胞到人類，大腦越來越復雜，智慧程度越來越高。到達人類這個最高點之后，生物的的進化出現新的形式，人類通過互聯網聯合在一起共同進化。而這種共同進化的結果是。連接了人類的互聯網，在結構上與大腦一步步走向高度相似，在空間上隨著人類的擴張不斷向外太空蔓延，如果有足夠的時間，可以預見到在無窮時間點，宇宙，大腦，和互聯網三者將合為一體，進化成為宇宙大腦或智慧宇宙。
達爾文進化論的結論是向前推導的，即生物有共同的祖先，通過自然選擇，人這種物種出現了?；ヂ摼W進化論的結論是向后推導的，認為人通過自己創造的技術和工具互聯網向著宇宙大腦或智慧宇宙的方向進化。“人“這個要素將互聯網的進化和生物的進化連接起來。我們可以看到一幅新的進化鏈條，如圖3所示。
圖3 生物與互聯網進化圖
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