互联网是揭开人脑之谜的钥匙

本文探讨了互联网自1969年以来的进化历程,并将其与人脑的结构和发展进行了比较。研究者认为互联网正逐步进化成类似人脑的高度复杂系统,并提出了互联网虚拟大脑的概念。通过这一视角,我们能更好地理解互联网未来的发展趋势。

2009年3月20日,《从人脑的结构机理看互联网的进化〉在人类工效学正式发表,在这篇论文中,我们详细阐述了互联网进化规律的发现过程,并从神经元,视觉系统,感觉系统,听觉系统,运动系统,记忆系统,大脑皮层等六个方面进行对比,明确指出互联网最终将进化成与人脑高度相似的组织结构。通过对比,我们也提出了在人脑中存在地址编码系统和搜索引擎系统的科学猜想。


经过近亿年的进化,生物大脑从单细胞进化到鱼的大脑,爬行动物的大脑,哺乳动物的大脑,最后形成了人脑结构,互联网诞生于1969年,经过近40年的快速发展,已经蔓延到人类社会的各个层面,如果本文的论断得到进一步验证的话,那将对互联网和神经学的发展同时产生启发式影响。

一方面我们通过已经了解的大脑结构,将可以准确的预测互联网的发展,另一方面,通过对互联网发展的持续观察和对比,我们有可能不断揭开人脑未知领域的秘密。

“互联网是揭开人脑之谜的钥匙“,我们认为应该是一个有价值的科学论断

《从人脑的结构机理看互联网的进化〉作者:

刘锋:中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心 客座研究员

彭庚:中国科学院研究生院 副教授

刘颖:中国科学院研究生院 博士研究生

论文详细内容请参考 “人类工效学“2009年第一期,《从人脑的结构机理看互联网的进化〉

或点击http://www.intevl.com/book/25530.html

互联网进化论研究发展纪事:

2005年7月 在中国科学院研究生院发现电子公告牌功能分离现象

2005年7月 在中国科学院研究生院将电子公告牌分裂的功能之一命名为威客模式(witkey-智慧的钥匙),在此后的三年里受到数百家海内外媒体的报道,2007年进入新汉语词汇

2006年12月 发现分裂的电子公告牌功能重新融合形成互联网虚拟神经元,发布在新浪科技博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_591a83bf010007zk.html

2007年7月 提出互联网进化的十个问题,发布在新浪科技博客http://blog.sina.com.cn/s/blog_591a83bf010009ga.html

2007年12月在国际知识与系统科学学会期刊iskss发表论文,初步描述互联网进化的若干规律,并在此文中正式提出互联网虚拟大脑的概念,http://www.witkey.com/article/20497.html

2008年1月 绘制《世界第一个互联网进化示意图〉,http://blog.sina.com.cn/s/blog_591a83bf010086me.html

2008年3月 在互联网周刊发表《互联网进化断代史>,对互联网最终进化为虚拟大脑的过程进行年代划分

2008年5月 描述《世界第一个互联网虚拟大脑结构图>http://blog.sina.com.cn/s/blog_591a83bf01009aqg.html

2008年9月 在中国科技论文在线发表《互联网进化规律的发现与阐述〉

2008年11月 在中国科技论文在线发表《互联网进化的七条规律〉(中国科技论文在线为教育部主办的网上学术期刊,允许论文二次发表)

2009年1月 撰写《互联网虚拟神经学的提出〉,公布13个互联网与人脑结构的相同点,http://blog.sina.com.cn/s/blog_591a83bf0100bszd.html

2009年3月 在人类工效学期刊发表《从人脑的结构机理看互联网的进化>,本文2008年5月投稿

媒体报道:

2008年5月19 优快云和程序员杂志“解读世界第一张互联网虚拟大脑结构图“

2008年12月26日 科技日报 “专家预测到2050年互联网虚拟大脑将会出现“

2009年2月9日 国际先驱导报 "科技改变进化论轨迹“.

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值