早在1950年，天才的计算机科学家图灵就已经通过严密的论证，阐述了计算机也能产生智慧的科学事实，这么多年过去了，计算机及其相关科学的发展早已超越了前人的想象，相比之下，人工智能领域的研究进展就显得有些缓慢了，在物联网时代，智慧城市的建设离不开智能计算机的帮助，物联网产业所带来的思想碰撞与技术融合，也会为人工智能技术带来新的突破。
近年，计算机科学家们仿照人脑神经系统的构造，提出了构建人工神经网络以发展人工智能的设想，与智慧城市的原理不谋而合，城市里遍布的传感节点，就好像人脑中的一个个神经元细胞，节点之间按照一定的路由选择算法与主机连接，最终使整个城市变成一个巨大的大脑。
大数据让机器更聪明
中国科学院院士，北京航空航天大学校长怀进鹏从硬件说起：当代集成电路技术的发展主要是基于“摩尔定律”，即芯片上晶体管特征尺寸不断缩小，而芯片性能不断提升。过去的几十年里，各国科学家全力以赴，力图将更多晶体管集成到一块更小的芯片上。目前，一块市售22纳米芯片上已包含十亿个晶体管。与此同时，因为计算的速度和存储容量不断变化，CPU性能提高3500倍，内存和硬盘价格下降了35000倍和460万倍……这些信息技术的飞跃，正将人类推入一个全新的免费在线时代。而由此产生的海量数据，为计算科学开辟了新的研究领域。
近三年来，大数据计算已经在社会科学研究领域得到了许多应用。怀教授举例，谷歌曾凭借搜索情况，准确预测到了流感的发生及其传播规律，还有企业甚至估算出金融危机的爆发……当浩无边际的数据之海，通过电脑分析告诉我们如此之多，令人不得不深思，这是否意味着一个新的计算时代的诞生?它对人工智能的意义分量几何?
专家对比以前在工业经济中的传统统计计算方式，做任何特征识别时只需采样即可，相当于做菜到了一定火候，拿勺子舀一点尝一下，而如今，老办法在大数据面前失效了，数据不断加入不同类型的内容，靠品尝、靠抽样显然已经无法满足……从传统的计算科学向大数据张望的科学家们面临的问题，显然不仅限于此 ——数据的增量性如何处理?近似性如何有效结合?如何更有效利用还原方法、归纳方法研究计算当中的属性?
他进一步指出，这一基于数据的学科，若要给人工智能带来进一步影响，就不仅仅是数学的事，更涵盖了传播学等学科。抽象如一个信息从哪个地方开始传播?为什么传播?社会的认知如何?具体到为何在各类情感中，互联网上愤怒是传播得最快的?这些都可以成为未来探索的方向。
在城市建起人工神经网络
早在1950年，天才的计算机科学家图灵就已经通过严密的论证，阐述了计算机也能产生智慧的科学事实。多年以后的今天，计算机及其相关科学的发展早已超越了前人想象，相比之下，人工智能研究的方向，却稍显迷惘。脑科学、数学计算科学领域已经发力，在城市发展的社会科学领域，探索同样也在进行。
专家指出，在物联网时代，智慧城市的建设离不开智能计算机的帮助，物联网产业所带来的思想碰撞与技术融合，也会为人工智能技术带来新的突破。
近几年，计算机科学家们仿照人脑神经系统的构造，提出了构建人工神经网络以发展人工智能的设想，与智慧城市的原理不谋而合，城市里遍布的传感节点，就如同人脑中的一个个神经元细胞，节点之间按照一定的路由选择算法与主机连接，最终使整个城市变成一个巨大的大脑。
专家认为，物联网技术的兴起大大促进了传感器的发展，传感器的职能便是搜集数据，各种声光压力温度传感器就好比人类的五官和触觉，保证了物联网系统拥有源源不断的数据信息，而云计算的异军突起更是为这些海量数据提供了一个可靠的处理方式，如果人工智能的研究借助物联网系统的数据搜集方式和数据处理方式，再配合适当的机器学习算法，也许会有新的思路。
