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到今年年底，智慧手機、平板電腦和其他聯網裝置的數量將超過人類數量。也許更重要的是，每年上市的更快、更強大的移動裝置正在以前所未有的水平產生和消費內容。根據思科最近的一份報告，全球移動資料在2012年增長了70%，該公司製造了許多執行網際網路的裝置。然而，世界網路基礎設施的容量是有限的，這讓許多人想知道我們何時會達到上限，以及當這種情況發生時該怎麼辦。
當然，有一些方法可以提高容量，例如增加電纜、在這些電纜中填充更多的資料傳輸光纖，以及將流量解除安裝到較小的衛星網路上，但這些步驟只是延遲了不可避免的到來。解決方案是使基礎設施更加智慧。需要兩個主要組成部分：可以在將內容拋到網路上之前對其進行過濾的計算機和其他裝置，以及更好地瞭解如何處理此內容（而不是麻木地將其視為無休止、無差別的位元和位元組流）的網路。
為了瞭解如何實現這些重大進步，《大眾科學》最近採訪了新澤西州貝爾實驗室研究主管馬庫斯·霍夫曼，阿爾卡特-朗訊的研發部門，該部門以其不同的面貌，被認為是電晶體、雷射、電荷耦合器件和許多其他20世紀突破性技術的開發者。霍夫曼和他的團隊將“資訊網路”視為前進的方向，這種方法有望透過提高網際網路的智商來擴充套件其容量。
[以下是經過編輯的採訪記錄。]
我們如何知道我們正在接近當前電信基礎設施的極限？
跡象是微妙的，但它們確實存在。一個個人的例子——當我使用Skype向我在德國的父母傳送我的孩子打冰球的即時影片時，影片有時會在最激動人心的時刻凍結。總的來說，這種情況不會經常發生，但最近發生的頻率更高——這表明網路正因被要求攜帶的資料量而變得緊張。
我們知道大自然給了我們某些限制——只能在某些通訊通道上傳輸一定數量的資訊。這種現象被稱為非線性夏農極限[以貝爾電話實驗室的前數學家克勞德·夏農的名字命名]，它告訴我們利用今天的技術我們可以走多遠。我們已經非常非常接近這個極限，大約在兩倍的範圍內。換句話說，根據我們在實驗室進行的實驗，當我們今天將網路流量翻倍時——這種情況可能在未來四五年內發生——我們將超過夏農極限。這告訴我們這裡有一個根本的障礙。我們無法突破這個極限，就像我們無法提高光速一樣。因此，我們需要在這些限制下工作，並找到繼續所需增長的方法。
你如何阻止網際網路達到“極限”？
最明顯的方法是透過鋪設更多的光纖來增加頻寬。例如，不是隻有一條跨大西洋光纖電纜，而是有兩條、五條或十條。這是蠻力的方法，但非常昂貴——你需要挖掘地面並鋪設光纖，你需要多個光放大器、整合發射器和接收器等等。另一種方法是探索另一個維度：空間分割多址，這完全是關於整合。簡單地說，您在單根電纜中傳輸多個通道。儘管如此，僅靠增強現有基礎設施不足以滿足不斷增長的通訊需求。我們需要的是一個不再將原始資料視為僅位元和位元組，而是將其視為與使用計算機或智慧手機的人相關的資訊片段的網路。在給定的一天，您是想知道溫度、風速和氣壓，還是隻想知道應該怎麼穿衣服？這被稱為資訊網路。
資訊網路與當今的網際網路有何不同？
很多人將網際網路稱為“愚蠢”的網路，儘管我不喜歡這個詞。網際網路最初的驅動力是非即時共享文件和資料。該系統最大的要求是彈性——即使一個或多個節點[計算機、伺服器等]停止執行，它也必須能夠繼續執行。並且該網路被設計為將資料簡單地視為數字流量，而不是解釋該資料的意義。
今天，我們以需要即時效能的方式使用網際網路，無論是觀看流媒體影片還是撥打電話。與此同時，我們正在生成更多的資料，因此僅檢視位元和位元組的網路已不再足夠。網路必須更加了解它正在攜帶的資訊，以便更好地優先處理交付並更有效地執行。
你如何使網路更瞭解它正在攜帶的資訊？
有不同的方法。今天，如果你想更多地瞭解跨越網路的資料——例如攔截計算機病毒——那麼你可以使用軟體來窺視資料包，這被稱為深度資料包檢測。想象一下，你透過普通郵政服務傳送的一封實體信件，用一個寫有地址的信封包裹著。郵政服務不關心信的內容，它只對地址感興趣。這就是網際網路今天在資料方面的運作方式。透過深度資料包檢測，軟體會告訴網路開啟資料信封並讀取至少一部分內容。[如果資料包含病毒，檢測工具可能會將該資料路由到隔離區，以防止其感染連線到該網路的計算機。] 但是，你只能透過這種方式獲得有限的資料資訊，並且它需要大量的處理能力。此外，如果資料包中的資料是加密的，則深度資料包檢測將不起作用。
更好的選擇是標記資料併為網路提供處理不同型別資料的說明。可能有一項策略規定影片流應優先於電子郵件，儘管你無需透露該影片流或電子郵件中的具體內容。網路在做出路由決策時只需考慮這些資料標記。
即使更智慧的網路可以更智慧地移動資料，內容也在呈指數級增長。你如何減少網路需要處理的流量？
我們的智慧手機、計算機和其他裝置會生成大量原始資料，然後我們會將其傳送到資料中心進行處理和儲存。這在未來是不可擴充套件的。相反，我們可能會轉向一種模型，在該模型中，在將資料放置到網路上之前就對其進行決策。例如，如果你在機場安裝了一個安全攝像頭，你將對攝像頭或控制多個攝像頭的小型計算機伺服器進行程式設計，以便根據儲存在攝像頭或伺服器中的資料庫在本地執行面部識別。[攝像頭不會用影像流使網路擁塞，而是僅在發現嫌疑人時才與網路通訊。這樣，它會在需要時傳送警報訊息或可能是單個數字影像。]
這種去中心化是否意味著“雲”的終結？
不，這是一種不同的組織雲的方式。如今，雲由大型集中式資料中心組成。這對於某些功能來說很好，例如當你需要在全球範圍內聚合資料時。未來，我們的裝置，無論是智慧手機還是電視機頂盒，都將在雲中發揮更大的作用。[對於機頂盒，機頂盒會收集有關觀看者偏好的資料，在客廳中分析該資料，並將特定的內容推薦傳送回有線電視提供商，而不是原始資料流。]
資訊網路如何解決隱私問題？
目前，隱私是二元的——你要麼保持隱私，要麼必須幾乎完全放棄隱私才能獲得某些個性化服務，例如音樂推薦或線上優惠券。必須在兩者之間存在一些東西，使使用者可以控制自己的資訊。
最大的問題是使用者必須簡單易用。看看在社交網路上管理你的隱私有多麼複雜。你最終會讓你的照片出現在你甚至不認識的人的照片流中。應該有數字等效的旋鈕，讓你可以在隱私和個性化之間進行權衡。我透露的關於我自己的資訊越多，我收到的個性化服務就越多。但是，我也可以調回它——如果我願意提供不太詳細的資訊，我仍然可以收到一些個性化的，儘管目標性較差的報價。