物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展應(yīng)該借鑒生物的發(fā)展
凱文凱利是在中國互聯(lián)網(wǎng)圈子是神一樣的存在,在1994年寫的《失控》一書,是從生物學(xué)的角度闡述了自己對(duì)科技、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)問題的思考;但卻精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)了互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。但實(shí)際上《失控》一書的很多預(yù)測(cè)并不針對(duì)互聯(lián)網(wǎng),更多的是對(duì)生物現(xiàn)象的闡述,并根據(jù)生物學(xué)的原理對(duì)社會(huì)、科學(xué)的一種推測(cè)。
經(jīng)過自然選擇的生物界的法則是自然大法
閱讀《失控》一書,最大的特點(diǎn)是以描述一個(gè)生物現(xiàn)象入手,總結(jié)出一個(gè)規(guī)律,而將這個(gè)規(guī)律類比于現(xiàn)代社會(huì)的某些領(lǐng)域,從而得出一個(gè)科技、社會(huì)或者經(jīng)濟(jì)問題的結(jié)論。經(jīng)過信息化的發(fā)展,當(dāng)科技發(fā)展到一定階段之后,發(fā)現(xiàn)利用這些生物界的規(guī)律推斷的社會(huì)問題,都得到了驗(yàn)證!
所以我不相信凱文凱利是因?yàn)槎ヂ?lián)網(wǎng)而做出的精準(zhǔn)預(yù)測(cè);但我相信是仿生的生物法則是永恒的規(guī)則,利用自然法則預(yù)測(cè)的未來是準(zhǔn)確的。
科學(xué)界很早就利用仿生學(xué)原理研究科技產(chǎn)品,比如雷達(dá)是模仿蝙蝠的超聲波,振動(dòng)陀螺儀是仿蒼蠅的楫翅發(fā)明的。
而隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,人類在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象也會(huì)越來越接近生物學(xué)的規(guī)律。
例如:自然選擇是生物學(xué)的基本法則。那么優(yōu)勝劣態(tài)就是生物準(zhǔn)則,在優(yōu)勝劣汰的規(guī)則下,生物物種要在自然選擇中占據(jù)優(yōu)勢(shì),必然要具備以下兩個(gè)條件:
保證自己在競(jìng)爭(zhēng)中占有優(yōu)勢(shì);
讓自己的后代在競(jìng)爭(zhēng)中占有優(yōu)勢(shì)。
物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,會(huì)對(duì)人類的經(jīng)濟(jì)規(guī)則、社會(huì)勞動(dòng)的組織形態(tài)形成顛覆性的沖擊,而對(duì)于企業(yè)而言,新的組織形式要保證企業(yè)在當(dāng)前的競(jìng)爭(zhēng)中占有優(yōu)勢(shì),同時(shí)又要保證企業(yè)持續(xù)占有優(yōu)勢(shì)。而物聯(lián)網(wǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)生態(tài)的沖擊,是可以借鑒類似蜜蜂、螞蟻這樣的大規(guī)模協(xié)同生存的生物。
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展也可借鑒生物規(guī)則
IBM是最早推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的公司,在早期推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)概念時(shí),IBM就是借鑒了生物規(guī)則,將物聯(lián)網(wǎng)于人體做了類比。
人體 <---> 物聯(lián)網(wǎng)
大腦 <---> 模型&分析
神經(jīng)系統(tǒng) <---> 互聯(lián)
神經(jīng)元肌肉 <---> 感知和識(shí)別
而我在2015年預(yù)測(cè)邊緣計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)架構(gòu)中非常重要,是因?yàn)槲艺J(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)會(huì)模仿人的處理機(jī)制:
人的手指碰到火的處理模式是:手碰到火,低級(jí)神經(jīng)先做出反應(yīng)立即把手縮回來,之后才是大腦接收到手碰到火的信息,進(jìn)一步處理。
而物聯(lián)網(wǎng)的處理方式是:傳感器接收信號(hào)后,傳到云計(jì)算平臺(tái),由云計(jì)算平臺(tái)來做出智能判斷。對(duì)于非緊急事件,這種處理問題不大,但如果對(duì)于緊急事件,比如流程行業(yè)的自動(dòng)控制,因?yàn)闀r(shí)間的延遲會(huì)造成危險(xiǎn)。
所以物聯(lián)網(wǎng)未來會(huì)借鑒人處理的模式,而人處理手碰到火的問題,是低級(jí)神經(jīng)處理,那么物聯(lián)網(wǎng)必然需要對(duì)應(yīng)于低級(jí)神經(jīng)的模塊,這就是邊緣計(jì)算的功能。
而邊緣計(jì)算的智能模式也需要借鑒人類:
比如人練習(xí)武術(shù)的時(shí)候,在學(xué)習(xí)的早期,是需要通過大腦來記住武術(shù)的套路,然后經(jīng)過長年的武術(shù)套路訓(xùn)練。隨著武術(shù)套路的熟練,人體就會(huì)形成下意識(shí)的反應(yīng),這些下意識(shí)的反應(yīng)就不是經(jīng)過大腦,而是人體相關(guān)的肌肉、神經(jīng)在經(jīng)過大量的訓(xùn)練之后,形成的反饋機(jī)制。
所以未來的基于物聯(lián)網(wǎng)的人工智能的模式可能也是這種模式:在新的系統(tǒng)或者新的條件改變的時(shí)候,需要云計(jì)算來判斷處理;而隨著新的條件的重復(fù)訓(xùn)練,就會(huì)在邊緣計(jì)算層形成智能,而這種智能的反應(yīng)比云計(jì)算的智能要快。
物聯(lián)網(wǎng)未來會(huì)在感知層、邊緣計(jì)算層、通訊層、云計(jì)算層與人工智能結(jié)合,形成機(jī)器智能。