當然，如果運營商不能完成這個(ge) 智能層的布設，那無疑就給未來的創業(ye) 者們(men) 留下了極好的創業(ye) 機會(hui) 。

   除了兼具感覺神經元、中央處理器和運動神經元應用的閉環反饋係統，要成功建立智能的網絡，提升其智能處理能力，還需要建立網絡的自學習(xi) 機製。智慧其實是建立模式和基於(yu) 現有輸入識別模式的過程，我們(men) 在網絡分析中對模式的建立越成功，網絡就越有智慧。

   而具備了自學習(xi) 機製的網絡，如果有大眾(zhong) 廣泛需求的主導應用，智慧網絡體(ti) 現才能順利建立起來。這些，我們(men) 將在下期詳細講解，敬請關(guan) 注。

    要成功地構架未來的智慧網絡，以實現“智慧地球”的目標，三個(ge) 方麵的思考必不可少。在上期文章中，我們(men) 詳細探討了如何建立網絡的閉環反饋係統，提升其智能處理能力。

   而網絡的智能處理能力要有更大的提升，則需要建立自學習(xi) 機製。

   一說到網絡的處理能力，我們(men) 就會(hui) 聯想到雲(yun) 計算或者框計算，但計算能力隻是智能的很小的一部分，電腦的計算能力遠勝人腦、而智力卻遠低於(yu) 人腦就是證據。

  佛教的唯識理論認為(wei) ，人都具有對世界完全理解和融入的能力，被稱做“第八識”或“阿賴耶識”，通俗一點說，就是“人人都有佛性”。但第八識居住在人體(ti) 內(nei) ，就會(hui) 受到人體(ti) 認知能力的束縛，比如，我們(men) 的眼睛隻能看到可見光，卻看不見紅外線和紫外線，也不具備X光和超聲波那樣的透視能力。為(wei) 了能夠理解這個(ge) 信息輸入不完全的世界，我們(men) 就發展出了各種各樣的認知模式，佛教裏叫做“第七識”或者“末那識”，例如，在視覺領域，我們(men) 看到了一張桌子的三個(ge) 邊，就可以判定另一個(ge) 邊的位置，因為(wei) 在我們(men) 的大腦裏已經存儲(chu) 了桌子的“模式”，並可依據這個(ge) “模式”做出推斷，即使桌子另一個(ge) 邊是被完全擋住的，我們(men) 也可以確定它的存在。這裏麵的核心是模式的建立，而模式隻能在和環境的互動中建立，即佛教說的“對境”。

    一個(ge) 著名的案例可以證明這一理論的正確性。有一個(ge) 嬰兒(er) 在出生時眼睛受到感染，被紗布包了起來，二十天之後，當感染被治愈，紗布拿開之後，雖然嬰兒(er) 的身體(ti) 器官一切正常，他的眼睛卻瞎了。醫學上認為(wei) ，這就是因為(wei) 他的眼睛沒有及時受到外界光線的刺激，沒能及時建立視覺模式，因而當紗布拿開，光線照射到他眼睛裏時，他的眼睛已經沒有了反應。

   我在介紹傑夫 •霍金斯(Jeff Hawkins)的文章中約略提到，智慧其實是建立模式和基於(yu) 現有輸入識別模式的過程，其實就是佛教裏提到的人的“第七識”的建立過程，我們(men) 在網絡分析中對模式的建立越成功，網絡就越有智慧。值得一提的是，最終形成智慧所需要建立的模式往往並不隻有一層，比如我們(men) 通過視覺形成對世界的認識，就經曆了四層的模式識別體(ti) 係，每一層所建立的模式也不盡相同。現在有很多人搞數據視覺化（Data Visualization），就是希望借著為(wei) 數據進行模式分析以了解數據背後的意義(yi) ，但結果大多不成功，就是因為(wei) 隻建立了隻有一層的模式分析體(ti) 係。