2012年10月，三星提交了一项自动化日志专利的申请文件。这项专利将会根据用户的一些数据自动生成诸如“今天发生了什么”格式的日志。
日志信息的收集来源将会非常丰富，如用户智能手机中的GPS软件、最新的天气预报、备忘录里的行程安排、照片甚至音乐播放列表。然后，系统对收集到的信息进行分析，自动生成至少包含一个完整句子的日志。[5]
这是一个重要的成果，它隐含的意义在于，如果这个自动生成的日志不是针对人，而是针对一栋大楼、一辆汽车或一个景区，并以大楼、汽车、景区的名义发布到QQ、微信、推特或者脸书上，那么我们的社交对象将不再仅仅是人，也包含了物。
随着各种互联网智能设备的不断加入，它们除了在云机器智能中进行互动外，也会产生信息并形成报告发送给互联网中的人类用户。当每一栋大楼、每一辆汽车、每一个景区、每一个商场、每一个电器都会在社交网站上开设账号自动发布自己的实时信息，并与其他人和物进行交互时，社交网络将不再仅是人与人的社交网络，而是人与人、人与物、物与物的范围更大的社交网络，我们可以将其称为大社交网络。
大社交网络架构是互联网类脑神经元网络的技术基础，与目前主流的微信、QQ、脸书不同的是，互联网类脑神经元网络的架构设计需要考虑如何统一服务云群体智能和AI、机器人、汽车、大楼、路灯等云机器智能角色，实现它们之间的信息分享、信息交换和信息互动。大社交网络在互联网大脑中的位置如图6.10所示。
图6.10 大社交网络在互联网大脑中的位置
随着微信、QQ、脸书在物联网领域的拓展，这些主流社交网络也正在向以大社交网络为代表的类脑神经元网络发展。例如，2013年脸书通过Parse进军物联网领域，目标是促进物联网设备应用（如智能门锁、智能灯泡等）的数据分享和开发，从而将物联网数据引入社交网络中，使用户可以在脸书的动态消息或信息服务中了解家里的物联网智能设备的运行情况。从更高层面来看，Parse进军物联网标志着脸书从社交网络扩展到大社交网络。(www.xing528.com)
从上面的讨论中我们可以看到，互联网类脑神经元网络中有两种重要的智能形式，分别是云机器智能和云群体智能，这两种智能在互联网大脑中既独立存在，又相互融合，如同人类的左右大脑一样，既可以独立工作，又可以相互合作共同完成复杂的智力活动。这样，就产生了一种基于互联网的新型混合智能形式。
澳门大学陈俊龙教授认为：“虽然人工智能在搜索、计算、存储和优化领域比人类更高效，但目前它的高级认知功能如感知、推理等还远远比不上人脑。”
混合智能是指将人的作用或人的认知模型引入人工智能系统，从而形成的混合智能形态。这种形态是人工智能可行的、重要的成长模式。因为人是智能机器的服务对象，是价值判断的仲裁者，人类对机器的干预应该贯穿于人工智能发展的始终。即使我们为人工智能系统提供充足的甚至无限的数据资源，智能系统也必须由人类进行干预。
目前，混合智能的形态有两种基本实现形式。
第一种是基于认知计算的混合增强智能，是指在人工智能系统中引入受生物启发的智能计算模型，构建基于认知计算的混合增强智能。这类混合智能是通过模仿生物大脑功能提升计算机的感知、推理和决策能力的智能软件或硬件，以更准确地建立像人脑一样感知、推理和响应激励的智能计算模型。[6]
第二种是人在回路的混合增强智能，是指将人的作用引入智能系统中，形成人在回路的混合智能范式。在这种范式中，人始终是这类智能系统的一部分，人类会主动介入智能处理过程，并给予人工智能一定的指导，构成提升智能水平的反馈回路。把人的作用引入智能系统的计算回路中，可以把人对模糊、不确定问题的分析与响应的高级认知机制与机器智能系统紧密耦合，使得两者相互适应，协同工作，形成双向的信息交流与控制，使人的感知、认知能力和计算机强大的运算、存储能力相结合，构成1加1大于2的混合增强智能形态。
应该说互联网大脑中的混合智能形式属于人在回路的混合增强智能，我们以自动驾驶为例来理解互联网大脑的混合智能机制，自动驾驶是综合程度极高的人工智能系统，也是近年来的研究热点。随着智能交通系统的形成以及5G通信技术和车联网技术的应用，人机共驾日趋成熟，但要实现完全的自动驾驶依然面临艰难的挑战：如何实现机器的感知、判断与人类认知、决策的交互？人机在何种状态下进行驾驶任务的切换？可以说，通过智能人机协同技术协调两个“驾驶员”以实现车辆的安全和舒适行驶，是必须解决的基本问题。要解决这些问题，需要将混合增强智能作为互联网大脑混合智能的发展方向。
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