互联智能，怎么定义下一代网络变革
发布时间：2022-07-30 13:11:05 所属栏目：云计算 来源：互联网
导读：网络和AI的交叉融合发展是一个全球热点问题，近日，光明实验室于非院士团队同紫金山实验室未来网络研究中心和北京邮电大学未来网络理论与应用实验室合作，在IEEE Communications Surveys Tutorials（IF:33.84）上发表一篇关于互联智能（Internet of Intellig
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网络和AI的交叉融合发展是一个全球热点问题，近日，光明实验室于非院士团队同紫金山实验室未来网络研究中心和北京邮电大学未来网络理论与应用实验室合作，在IEEE Communications Surveys & Tutorials（IF:33.84）上发表一篇关于“互联智能（Internet of Intelligence）”的文章，从动机、层级式架构、使能技术、应用场景、挑战及发展前景等几个方面对这一交叉学科展开了系统性的介绍，旨在为新一轮网络革命提供技术支持。 毋庸置疑，互联网已成为当今世界促进经济发展和社会进步的最重要的信息基础设施。随着互联网的蓬勃发展，到了后互联网时代，也面临着越来越多的挑战，如信息爆炸、虚假信息、“Human-in-the-loop”、设计可信且具有成本效益的自主系统等。 为了应对这些挑战，需要在更大的时间范围内思考联网问题。 网络范式的演进 网络，不仅可用于获取信息，还可用于获取质量和能源。 回顾人类社会的发展史，可以发现合作是核心[1]。作为一类社会物种，人类依靠合作实现生存和繁荣。因此，如图1所示，在现代历史上，为了促进社会经济系统中的人类合作，人类发明了使质量（运输网络）、能源（能源网络）和信息（互联网）互联的技术。 运输网络：运输将有质量的东西从一个位置移动到另一个位置，也就是互联质量。在运输网络的初始阶段，人类步行运输。后来，更是发明了许多创新的运输技术，如自行车、汽车、火车等。 能源网络：能源网络是另一种颠覆性技术，是人类生存的基础，也是人类繁荣的基石。通过互联能源使人们可以轻易获得能源。能量是衡量系统引起电力变化的能力的指标，与质量之间有着密切的关系。 信息网络（互联网）：互联网旨在将信息从一个位置移动到另一个位置，以减少信息间的差异。信息网络化的实现将人类合作提升到一个新的水平。1948年，香农提出“信息熵”的概念来衡量信息的状态。 人工智能的演进 AI作为计算机科学的一个分支研究方向，从诞生到现在已经经历了70多年的发展。图2给出了AI的发展过程的示意图。在过去的几十年里，它取得了很多进步和成就，但也经历了挫折和坎坷。即使当前的AI比历史上任何时期都更接近人类智能水平，但这种自动化在严格意义上与人类智能仍有很大差距。 （1）1940-1970——AI的诞生：AI的诞生获得了前所未有的关注，这一阶段的研究工作集中在传统AI问题上，如基于逻辑和启发式算法的方法推理。然而，由于大量投入并没有收到预期的效果，AI在1974年至1980年迎来了第一个寒冬。 （2）1980-1990——专家系统：随着20世纪70年代末第一批微处理器的出现，AI再次引起人们的注意，并与专家系统密切相关。专家系统是指为特定目的而构建的系统，其中智能被嵌入在工具中，并且有关其操作的知识在系统规范中是公开可用的。然而，由于专家系统将智能狭义地定义为抽象推理，与模拟真实世界复杂性的能力相去甚远，1990年代AI再次进入寒冬。 （3）2010年至今——基于海量数据、算法和算力的全新绽放：自2010年以来，由于AlphaGO等大量成功案例的涌现，AI再次成为热点。与专家系统不同，当今AI浪潮的关键要素是系统的学习能力。两种技术在其中发挥着重要作用，即神经网络和深度学习。然而，在实际应用中，由于隐私和资源限制，系统可能无法获得高质量的训练数据。此外，与先验知识的融合、可解释性也是深度学习中的关键问题。 （编辑：开发网_开封站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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