在中国脑计划颠覆性创新之路系列文章中，提到通过互联网与脑科学的交叉研究，为预测互联网未来建立了互联网大脑架构体系。这个体系一方面可以表现未来互联网的成熟架构，同时如果将这个结构缩小在计算机软件系统中或芯片中，可以作为一种新的人工智能应用系统模型。

1.用神经元芯片堆积复制人脑的方法和问题

在2009年以色列魏茨曼科学研究所马克拉姆教授第一次向大众描述了他的美好愿景——用超级计算机模拟大脑中860亿个神经元以及100万亿个突触的活动。他向听众许诺，“我们可以在10年内实现这个目标”，还暗示说，这样的数学模型甚至可能拥有意识。马克拉姆还在很多演讲、采访和文章中提到，这样的大脑数学模型将给脑科学研究带来很多突破性进展——如数值模拟可以启发药物研制，取代一些动物实验，或是帮助人们对阿尔茨海默病等神经疾病有更清晰的理解。不仅如此，大脑模型还可以衍生出新的技术，使电脑的计算速度得到提升，或是制造出可以执行复杂任务甚至具备智能的机器人。

尽管很多科学家对马克拉姆的梦想充满怀疑，2013年1月，欧盟还是决定拨给马克拉姆13亿美元，让他用10年时间，模拟出人脑——他的梦想似乎就要成真了。在欧洲，神经科学家对“人类大脑计划”的态度也有着巨大的分歧。2014年7月，一封指责HBP的科学研究和管理方式的公开信很快获得了八百多位科学家的签名。这些科学家还威胁要抵制大脑计划。

除了欧洲脑计划，2014年IBM研发出了名为“TrueNorth”的神经元芯片，它希望从从底层开始模仿人脑的结构，从X光透视图上看，TrueNorth和普通的处理器没有太多区别，TrueNorth的4096个核心之间就使用了类似于人脑的结构，每个核心包含了约120万个晶体管，其中负责数据处理和调度的部分只占掉少量晶体管，而大多数晶体管都被用作了数据存储、以及与其它核心沟通方面。

在这4096个核心中，每个核心都有自己的本地内存，它们还能通过一种特殊的通讯模式与其它核心快速沟通，其工作方式非常类似于人脑神经元与突触之间的协同，只不过，化学信号在这里变成了电流脉冲。IBM把这种结构称为“神经突触内核架构”（neurosynaptic cores）。

从原理上看IBM的神经突触内核架构模拟人工的方式与欧洲脑计划提出的思路原理基本一致。主流科学家认为，即使如马克拉姆梦想的那样，欧洲脑计划通过模拟重现了大脑的细节，这些结果也无法帮助人们理解知觉、记忆、情绪等问题，打个比方，即使我们把一个个原子堆积成了一台电脑，我们对软件的运行原理依然是毫无头绪。

2.类大脑互联网架构为建立新人工智能系统提供新启示

上世纪诞生的互联网对人类社会的影响越来越大，种种迹象表明互联网与脑科学具有紧密的关系。从2005年开始，相关研究提出“互联网将向着与人类大脑高度相似的方向进化，互联网将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统，也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统。另一方面，人脑至少在数万年以前就已经进化出所有的互联网功能，不断发展的互联网将帮助神经学科学家揭开大脑的秘密。“

上述研究启发我们以互联网功能和架构作为参考，能否在超级计算机中构建仿互联网大脑的人工智能系统模型。在构建的过程中，也可以根据互联网的最新发展增加和减少相关功能和架构。这种模型的软件系统也可以集成在芯片中使用。

3.类互联网大脑的人工智能系统模型的实施方法和路径

类互联网大脑的人工智能系统模型的理论基础就是将上述互联网整体类脑模型在超级计算机中实现出来，将目前互联网稳定下来的典型应用和架构有机的结合，用程序和数据库进行模拟，并通过可视化的方法呈现出来。

作为一个庞大的系统，互联网经过近45年的发展，已经包含了成千上万的应用和子系统，而且由于发展迅速，互联网每天也都在出现新的应用，在进行仿互联网大脑模型时，如果把所有的互联网应用和子系统都囊括进去，在实践中很难实现。

因此我们提出选取普及率高，相对成熟的互联网应用建立类互联网大脑的人工智能系统模型应用库（IBML)进行测试，类互联网大脑的人工智能系统模型应用库根据互联网的发展定期进行增加或删减。这样可以规避互联网应用过于繁多，同时消失和出现过于频繁的问题。譬如我们可以建立如下类似的类互联网大脑的人工智能系统模型应用库，示例如下：

IBML={Google，Facebook，Blogger，Amazon，Yahoo，Youtube，Quora，Wikipedia，Twitter，IPv4/IPv6.......}

通过类互联网大脑的人工智能系统模型应用库的建立，在超级计算机中仿造互联网功能和架构就成建立新的人工智能系统模型就成为可能。类互联网大脑的人工智能系统模型的具体建立有一下三个步骤。

步骤一。类互联网大脑的人工智能系统模型的硬件基础  1）大型计算机  2）实验室级别的传感器网络 传感器网络将在仿互联网大脑模型中的”神经元“社交网络账号与大脑模型中的其他部分进行进行交互。

步骤二，类互联网大脑的人工智能系统模型的功能实现

1.在该类互联网大脑的人工智能系统模型中建立微型社交网络，维基百科，搜索引擎等功能

2.将微型物联网构建虚拟视觉，听觉，感觉和运动系统关联到该类互联网大脑的人工智能系统模型中

3.运转该类互联网大脑的人工智能系统模型中建立微型社交网络，维基百科，搜索引擎以及微信物联网系统产生大数据

4.将机器学习，深度学习等人工智能算法应用到类互联网大脑的人工智能系统模型中。

步骤三，用数据可视化技术作为交互界面，将服务器中的类互联网大脑的人工智能系统模型运转情况用可视化方式呈现出来，实验人员通过仿社交网络神经元账号进行操控。

研究方法：

对类互联网大脑的人工智能系统模型进行持续改进更新和研究，将互联网和脑科学中的新功能加入到模型中进行检验，对类互联网大脑的人工智能系统模型中的信息和知识库系统进行持续增加，对每个仿社交网络神经元进行人工智能处理和实验人员主动操控处理，观察类互联网大脑的人工智能系统模型的智能特征。