早在1950年，天才的計算機科學家圖靈就已經(jīng)通過嚴密的論證，闡述了計算機也能產(chǎn)生智慧的科學事實，這么多年過去了，計算機及其相關(guān)科學的發(fā)展早已超越了前人的想象，相比之下，人工智能領(lǐng)域的研究進展就顯得有些緩慢了，在物聯(lián)網(wǎng)時代，智慧城市的建設(shè)離不開智能計算機的幫助，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)所帶來的思想碰撞與技術(shù)融合，也會為人工智能技術(shù)帶來新的突破。

　　近年，計算機科學家們仿照人腦神經(jīng)系統(tǒng)的構(gòu)造，提出了構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以發(fā)展人工智能的設(shè)想，與智慧城市的原理不謀而合，城市里遍布的傳感節(jié)點，就好像人腦中的一個個神經(jīng)元細胞，節(jié)點之間按照一定的路由選擇算法與主機連接，最終使整個城市變成一個巨大的大腦。

　　大數(shù)據(jù)讓機器更聰明

　　中國科學院院士，北京航空航天大學校長懷進鵬從硬件說起：當代集成電路技術(shù)的發(fā)展主要是基于“摩爾定律”，即芯片上晶體管特征尺寸不斷縮小，而芯片性能不斷提升。過去的幾十年里，各國科學家全力以赴，力圖將更多晶體管集成到一塊更小的芯片上。目前，一塊市售22納米芯片上已包含十億個晶體管。與此同時，因為計算的速度和存儲容量不斷變化，CPU性能提高3500倍，內(nèi)存和硬盤價格下降了35000倍和460萬倍……這些信息技術(shù)的飛躍，正將人類推入一個全新的免費在線時代。而由此產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，為計算科學開辟了新的研究領(lǐng)域。

　　近三年來，大數(shù)據(jù)計算已經(jīng)在社會科學研究領(lǐng)域得到了許多應(yīng)用。懷教授舉例，谷歌曾憑借搜索情況，準確預(yù)測到了流感的發(fā)生及其傳播規(guī)律，還有企業(yè)甚至估算出金融危機的爆發(fā)……當浩無邊際的數(shù)據(jù)之海，通過電腦分析告訴我們?nèi)绱酥?，令人不得不深思，這是否意味著一個新的計算時代的誕生?它對人工智能的意義分量幾何?

　　專家對比以前在工業(yè)經(jīng)濟中的傳統(tǒng)統(tǒng)計計算方式，做任何特征識別時只需采樣即可，相當于做菜到了一定火候，拿勺子舀一點嘗一下，而如今，老辦法在大數(shù)據(jù)面前失效了，數(shù)據(jù)不斷加入不同類型的內(nèi)容，靠品嘗、靠抽樣顯然已經(jīng)無法滿足……從傳統(tǒng)的計算科學向大數(shù)據(jù)張望的科學家們面臨的問題，顯然不僅限于此——數(shù)據(jù)的增量性如何處理?近似性如何有效結(jié)合?如何更有效利用還原方法、歸納方法研究計算當中的屬性?

　　他進一步指出，這一基于數(shù)據(jù)的學科，若要給人工智能帶來進一步影響，就不僅僅是數(shù)學的事，更涵蓋了傳播學等學科。抽象如一個信息從哪個地方開始傳播?為什么傳播?社會的認知如何?具體到為何在各類情感中，互聯(lián)網(wǎng)上憤怒是傳播得最快的?這些都可以成為未來探索的方向。

　　在城市建起人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　早在1950年，天才的計算機科學家圖靈就已經(jīng)通過嚴密的論證，闡述了計算機也能產(chǎn)生智慧的科學事實。多年以后的今天，計算機及其相關(guān)科學的發(fā)展早已超越了前人想象，相比之下，人工智能研究的方向，卻稍顯迷惘。腦科學、數(shù)學計算科學領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)力，在城市發(fā)展的社會科學領(lǐng)域，探索同樣也在進行。

　　專家指出，在物聯(lián)網(wǎng)時代，智慧城市的建設(shè)離不開智能計算機的幫助，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)所帶來的思想碰撞與技術(shù)融合，也會為人工智能技術(shù)帶來新的突破。

　　近幾年，計算機科學家們仿照人腦神經(jīng)系統(tǒng)的構(gòu)造，提出了構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以發(fā)展人工智能的設(shè)想，與智慧城市的原理不謀而合，城市里遍布的傳感節(jié)點，就如同人腦中的一個個神經(jīng)元細胞，節(jié)點之間按照一定的路由選擇算法與主機連接，最終使整個城市變成一個巨大的大腦。

　　專家認為，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的興起大大促進了傳感器的發(fā)展，傳感器的職能便是搜集數(shù)據(jù)，各種聲光壓力溫度傳感器就好比人類的五官和觸覺，保證了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)擁有源源不斷的數(shù)據(jù)信息，而云計算的異軍突起更是為這些海量數(shù)據(jù)提供了一個可靠的處理方式，如果人工智能的研究借助物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)搜集方式和數(shù)據(jù)處理方式，再配合適當?shù)臋C器學習算法，也許會有新的思路。