基于脑认知的物联网信息演化机制研究

银奕淇 高屹扬 彭琨

摘要：物联网信息的演化机制是不同形态的物联网信息，相互之间转化的方式以及原理。借助脑科学与认知科学，比较了物联网技术与脑认知技术在信息处理的相似性，分析了物联网信息的特点，概括了物联网的信息生命周期，阐述了物联网信息演化过程，为物联网智能信息处理提供理论基础。

关键词：脑认知；物联网信息；演化机制

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）26-0173-02

信息技术的发展与应用已经从人扩展到围绕人类生活的物体，物联网应运而生。与以往人与人、人与机器的对话的互联网不同的是，物联网将互联的范围扩展到了机器与机器、机器与物理世界的对话，从以网络为中心的信息传输服务向以服务为中心的智能信息服务转变，通过将各种终端网络与核心网异构相联，把对现实世界的感知、认识、影响和控制与计算机系统进行融合，实现了现实世界、虚拟世界和人类感知的统一。随着传感器、互联网、移动通信、云计算以及人工智能等技术的不断结合，物联网正加速向智能化的方向演进。针对物联网对信息应用的智能化需求，模拟与借鉴和利用脑认知科学，为物联网信息演化机理的研究提供帮助。

1 脑认知机理与物联网的模拟仿生

人脑是各种生物脑中智能化水平最高，系统功能最完善，体系结构最复杂的生物控制和信息处理系统，具有感知、识别、学习、联想、记忆、推理等能力，其基本功能是接受外界信息并对信息进行加工处理，做出合适的判断、选择并进行决策的制定与输出。脑认知的过程反映了认知过程上的感觉、思考和行动三种相互关联的基本行为。人脑在处理信息的过程中，利用视、听、触、嗅觉等感觉器官来搜集原始信息，通过映象或陈述来表达认知对象的属性和其他事物的关系，实现外部信息的接受和转译，并对信息进行不断地抽取、交联、组合，与已有有的数据（知识）建立关联，进而对认知对象产生更为复杂的理论陈述，最终形成针对认知对象的行为或操作[1]。

物联网是在互联网基础上延伸和扩展的网络，已逐步从一个原始的、不完善的、相对分裂的网络进化成一个统一的、与人脑结构高度相似的组织结构。在物联网的体系结构中，物联网感知层的各种智能感知设备类似于人的神经末梢中的神经元，用于实现各种感知，物联网网络层的互联系统类似于人的神经系统，通过各种网络传输感知数据，物联网的智能系统和处理中心类似于人的低级神经中枢，用于存储与分析数据。物联网在信息处理的过程中，物联网也采取了与人类似的方式认知世界，将世界本原的本体论信息变为感知信息，并从信息中获取相关知识，形成问题求解的策略，产生作用于外部环境的行动。[2]整个过程让信息、知识和策略在信息感知、信息识别、信息传递、信息处理、决策制定、决策传递、决策执行的回路中相互转换，最终形成智能活动过程。[3]

2 物联网信息特点分析

由于新技术和标准的不断出现与融合，物联网也随之不断演进，呈现出更透彻的感知、更全面的互联互通和更深入的智能的特征。这种不断演进的过程，也赋予了物联网新的数据特点。

2.1 更透彻的感知产生了海量数据

RFID、蓝牙、ZigBee等近场通信技术的发展、大规模感知网络部署以及智能移动终端的普及，有效的拓展了物联网的感知范围，也产生了海量数据。这些数据随着感知设备的规模、数据采集的时间以及语义注释的元数据的增加而不断增加。因此，物联网的智能服务应具有海量数据处理能力。

2.2 更全面的互联互能产生了大量异构数据

物联网泛在化的典型特征使用得物联网通信几乎涵盖了从无线通信到有线通信的所有通信技术。接入设备多样，网络标准不同，使得物联网产生了大量异构数据。不仅不同种类的感知设备采集的数据可能是异构的，同类感知设备采集的数据也可能是异构的。所以，物联网要求有这些异构的数据集成、融合及分析的能力。

2.3 更深入的智能要求数据实时有效

物联网所产生的大数据需要引入云计算中心，这就需要将传统物联网与云计算整合，从而更方便地建立智能的、自主的、可扩展性和数据驱动的普适服务平台，实时的对采集的数据进行长期监测、分析、共享、预测和管理。因此，物联网对感知数据具有强烈的时效特征性。

3 物联网的信息生命周期

在物联网动态演化过程中，物联网数据信息类似于生物体一样，具有生命周期特性，生命的活动过程就是物联网信息处理的过程。物联网信息在不同时期所具有不同的形态的编码特征，物联网信息的演化机制就是不同形态的物联网信息，相互之间转化的方式以及原理。[4]根据物联网信息处理的过程，将物联网信息生命周期划分为感觉、感知、认知、控制4个阶段。感觉是物联网信息生命周期的开始，主要是采集物理世界的数据信息，感知是对采集来的数据按对象的属性和行为特征进行融合，形成对象的正确认识与描述，认知是将对象的属性和行为特征与原有的知识结构结合，形成控制对象的决策，控制则是实现对象的智能控制。依据控制的结果和環境的变化继续通过智能感知设备将变化了的物理数据再进行感觉、感知、认知，控制，使得物联网信息不断的流动及形态转化，形成循环往复生命周期。[5]

4 物联网信息演化过程

在现实世界中，人是具有智能的，物是不具备智能的，当信息服务空间内的人与网络连接时，由于人际之的信息传输经过了大脑的思考分析、决策控制、行为实施等智能化的处理，使得其产生的各种行为或服务具有了人的智慧，而在这个过程中，信息系统只是负责了信息传输。当信息服务空间内的各种事物或对象与网络连接时，由于少了人的智能参与，物物之间的信息传输由于其本身的非智能而不能提供智能化的行为或服务，这就需要信息系统在承担信息传输功能之外，还要具备学习、处理、决策和控制等类脑的处理能力，才能让非智能的事物与对象具有智能化的行为和服务。因此，“物—物”交互与认知的核心是物体的数据化关联，其中数据是物联网认知过程的中心，而关联的过程是认识、理解、交互及数据的传递过程。[6] 数据是是经过描述、转译、传递等信息化、数据化处理后所得到的事物或对象的相关属性，而关联的过程包括了数据的交互传递，数据的分析与转码以及寻求最佳应对策和解决方案过程，从而体现了物联网对数据的认知理解和分析处理能力。

基于脑认知过程，物联网信息演化的过程是实现对客观事物的感知的相关数据信息在人与物，物与物之间能够产生与自由地流动的过程，主要包括信息感知、数据关联、知识学习、智能控制等。信息感知主要是由海量异构的对物联网资源和设备所产生的反映现实世界的原始数据，并将其转换成可处理的数字信息；数据关联则是根据统一语义表示方法，集成了对原始感知数据的注释及与其他数据或资源的关联，进而将数字信息转化为结构化、有序化，可进行互操作的关联信息；知识学习则是基于感知信息及先验知识库进行的集成关联与融合后所形成的对现实世界的特征抽象与认知信息，并转化为知识；智能控制则是根据提供的认知现实世界的知识，结合用户特征，面向应用领域，形成具有指导智能服务行为的信息，完成知识到智慧的转化。[7]至此，物联网知识以具有智能服务功能的信息集合出现，是物联网系统全部认识结果的总和。随着情景变化感知所获得知识的积累和质量的提升，从而把物联网智能信息处理系统所产生的知识本身看成是一个自身不断发展完善的客观知识世界。

5 小结

物联网智能信息处理的需求不断增强，通过从信息载体到信息融合各个环节模拟人的智能，为脑科学与认知科学的结合进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥，探索基于脑认知物联网信息演化机制，推进物联网智能信息处理技术的发展提供了思路。

参考文献：

[1] 杨国为.人工脑信息处理模型及其应用 [M].北京 ：科学出版社，2011.

[2] 陈敏.OPNET 物联网仿真[M].武汉：华中科技大学出版社，2015.

[3] 冯皓天，李明，王志良.人工心理与物联网——智能服务实现技术[J].电脑知识与技术，2011，7（25）.

[4] 宋国航. 客观知识进化理论视角下的物联网信息演化机制的研究[D].长春：吉林大学，2013

[5] 鲁慧民，张博，田剑辉，基于脑认知的物联网信息演化机理研究[J].东北师大学报：自然科学版，2013，45（1）.

[6] 王治东，刘君，认知视域下的物联网技术[J].南京林业大学学报：人文社会科学版，2014，9.

[7] 周津. 物联网环境下信息融合基础理论与关键技术研究[D].長春：吉林大学，2014.

[通联编辑：梁书]