基于新皮質(zhì)模式識別理論的一種普適計算網(wǎng)絡

摘 要：普適計算網(wǎng)絡的概念興起至今已有30年的歷史，同時人類對大腦運行機理的研究隨著技術(shù)的發(fā)展在近年內(nèi)有了突破性的發(fā)現(xiàn)。本文總結(jié)了普適計算網(wǎng)絡的特征和新皮質(zhì)模式識別理論（PRTM，Pattern Recognition Theory of Mind）的核心觀點，對兩者共性進行了分析對比，結(jié)合普適計算“以人為本”的設計思想，提出了實際的普適計算網(wǎng)絡即是一種新皮質(zhì)模式識別模型的理論觀念，構(gòu)建了一種基于新皮質(zhì)模式識別理論的普適計算網(wǎng)絡，實現(xiàn)人與計算的自然分離，擴展了普適計算網(wǎng)絡不可見性設計的新思路。

關鍵詞：普適計算；PRTM；不可見性設計

中圖分類號：TP391.4 文獻標識碼：A 文章編號：1004-7344（2018）26-0316-02

引 言

普適計算的概念于20世紀80年代末由Mark Weiser提出，目標是將計算融入周圍環(huán)境中，實現(xiàn)人與計算更自然的交互。隨著計算機和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，世界范圍內(nèi)的技術(shù)創(chuàng)新形成了爆炸式增長，物聯(lián)網(wǎng)逐漸形成普適計算概念的物理雛形。本文總結(jié)了普適計算網(wǎng)絡的特征和新皮質(zhì)模式識別理論的核心觀點，對兩者共性進行了分析對比，結(jié)合普適計算“以人為本”的設計思想，提出了實際的普適計算網(wǎng)絡即是一種新皮質(zhì)模式識別模型的理論觀念，構(gòu)建了一種基于新皮質(zhì)模式識別理論的普適計算網(wǎng)絡，實現(xiàn)人與計算的自然分離，擴展了普適計算網(wǎng)絡不可見性設計的新思路。

1 普適計算網(wǎng)絡的特征

為便于分析和討論普適計算網(wǎng)絡，參考計算機網(wǎng)絡中的OSI層次模型，NIST的ITL和德國達施姆塔大學都提出了類似的普適計算網(wǎng)絡層次化模型。如表1所示，德國達施姆塔大學將模型總結(jié)為三層，第一層以接入設備多樣化小型化為主，第二層關注彈性計算方式，第三層強調(diào)普適計算對用戶的自然交互。

國內(nèi)學者也提出了類似的分層模型，如表2所示。在底層（第一層）描述中，強調(diào)實現(xiàn)感知設備的廣泛分布和自主接入能力；中間層（第二層）進行軟硬件分離，實現(xiàn)對接入數(shù)據(jù)對彈性計算；高層（第三、四、五層）完成用戶與設備間的自然交互反饋，消除設備差異對用戶的影響。

對上述兩種分層模型進行對比分析可以發(fā)現(xiàn)普適計算網(wǎng)絡存在以下特征：①在實際應用環(huán)境中普適計算網(wǎng)絡以用戶為主體，網(wǎng)絡內(nèi)的感知設備圍繞用戶實現(xiàn)與用戶的感知交互，即“以人為本”。②類似于OSI分層結(jié)構(gòu)模型的特點，普適計算網(wǎng)絡中分層結(jié)構(gòu)的設計有利于各層內(nèi)容的獨立發(fā)展，各層間以數(shù)據(jù)內(nèi)容的形式完成層間負責，層內(nèi)可同時進行高效的新型內(nèi)容設計。③普適計算網(wǎng)絡的基本運行方式表現(xiàn)為，在網(wǎng)絡底層形成分布廣泛的感知設備連接，中間層在底層感知設備的數(shù)據(jù)基礎上通過彈性計算的形式輸出感知結(jié)果，高層部分負責完成感知結(jié)果與用戶的交互反饋。④考慮到周圍交互環(huán)境存在隨機性特征，在普適計算網(wǎng)絡中應加入隨機性因素的影響，實現(xiàn)整個網(wǎng)絡與用戶交互過程的正確性和連續(xù)性，也即上下文一致的交互。

2 新皮質(zhì)模式識別理論PRTM

研究表明，大腦新皮質(zhì)以分層方式處理信息。人腦新皮質(zhì)中包含6層的分層結(jié)構(gòu)，各層負責不同的信息處理內(nèi)容。皮層柱的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)中存在重復單元，形成大腦新皮質(zhì)基本成分，即模式識別器。這些模式識別器沒有具體的物理分界，以一種相互交織的方式緊密相連，大量識別器的總和構(gòu)成了皮質(zhì)柱。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計表明，人類大腦新皮質(zhì)中約有50萬個皮質(zhì)柱，在每個皮質(zhì)柱包含約6萬個神經(jīng)元，即大腦新皮質(zhì)中共有約300億個神經(jīng)元。皮質(zhì)柱中每個模式識別器對應一種識別模式，包含約100個神經(jīng)元，即大腦新皮質(zhì)共有約3億個識別模式。存儲的識別模式中存在冗余系數(shù)，即對同一個識別模式存在多個相同的模式副本，以增強相應模式的識別能力。

模式中的信息在層級結(jié)構(gòu)中總是呈現(xiàn)向上和向下的雙向交流，各模式識別器識別出的模式沿著概念層級逐層向上層流動，而向下傳遞的信息有助于模式預測，即大腦皮質(zhì)中的聯(lián)想和預測行為。識別出的模式信息包含積極信號和抑制信號，抑制信號表明某一特定模式可能不存在，當識別器收到抑制信號時會提升閾值，但該識別器仍可能被激活。大腦新皮質(zhì)區(qū)中存在多個感覺區(qū)域，皮質(zhì)聯(lián)合區(qū)對這些區(qū)域的識別信息進行綜合處理上升至更為抽象的概念層級，即形成人的思維、感知、記憶和思考等?？紤]到人類具有遺傳變異特性，在模式識別器的連接過程中存在一定的隨機性，使得對于同一模式輸入可能存在不同的模式輸出，隨機因子的存在增加了模式識別器處理的復雜度。

3 基于新皮質(zhì)模式識別理論的普適計算網(wǎng)絡構(gòu)建

前文分別總結(jié)了普適計算網(wǎng)絡的特征和新皮質(zhì)模式識別理論的核心觀點，表3中將兩者進行了對比。

從表3的對比結(jié)果中可以清晰的發(fā)現(xiàn)兩者間存在高度共性?？紤]普適計算網(wǎng)絡的設計目標，通過環(huán)境中的感知器件，將與人交互的計算過程融入到周圍環(huán)境中，實現(xiàn)計算過程與用戶的分離。而在新皮質(zhì)模式識別理論中，環(huán)境信息進入存在冗余度的模式識別器，經(jīng)過包含隨機因子的分層的神經(jīng)網(wǎng)絡進行雙向信息傳遞，多次反饋迭代后最終形成綜合處理的感知行為。因此，“以人為本”的普適計算網(wǎng)絡實際可以看成一種新皮質(zhì)模式識別模型，即基于新皮質(zhì)模式識別理論的普適計算網(wǎng)絡，使用戶處于一種大腦思維處理模型中，由用戶與普適計算網(wǎng)絡環(huán)境共同完成思維模型的構(gòu)建，形成更為自然的大腦與大腦的交流和用戶與普適計算網(wǎng)絡更為自然的交互反饋，實現(xiàn)用戶與計算網(wǎng)絡的自然分離，擴展普適計算網(wǎng)絡設計的不可見性。

4 結(jié) 語

本文總結(jié)了普適計算網(wǎng)絡的特征和新皮質(zhì)模式識別理論的核心觀點，對兩者共性進行了分析對比，提出了實際的普適計算網(wǎng)絡即是一種新皮質(zhì)模式識別模型的理論觀念，構(gòu)建了一種基于新皮質(zhì)模式識別理論的普適計算網(wǎng)絡，將用戶融入與大腦思維模型一致的新型普適計算網(wǎng)絡中，由用戶與計算網(wǎng)絡共同完成思維模型的構(gòu)建，在大腦與大腦的自然交互反饋中實現(xiàn)人與計算的自然分離，擴展了普適計算網(wǎng)絡不可見性設計的新思路。

參考文獻

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收稿日期：2018-7-2

作者簡介：李 萍（1989-），女，助理工程師，本科，主要從事通信器材電信交換工作。