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到今年年底，智能手机、平板电脑和其他联网设备的数量将超过人类数量。也许更重要的是，每年上市的更快、更强大的移动设备正在以前所未有的水平产生和消费内容。根据思科最近的一份报告，全球移动数据在2012年增长了70%，该公司制造了许多运行互联网的设备。然而，世界网络基础设施的容量是有限的，这让许多人想知道我们何时会达到上限，以及当这种情况发生时该怎么办。
当然，有一些方法可以提高容量，例如增加电缆、在这些电缆中填充更多的数据传输光纤，以及将流量卸载到较小的卫星网络上，但这些步骤只是延迟了不可避免的到来。解决方案是使基础设施更加智能。需要两个主要组成部分：可以在将内容抛到网络上之前对其进行过滤的计算机和其他设备，以及更好地了解如何处理此内容（而不是麻木地将其视为无休止、无差别的比特和字节流）的网络。
为了了解如何实现这些重大进步，《大众科学》最近采访了新泽西州贝尔实验室研究主管马库斯·霍夫曼，阿尔卡特-朗讯的研发部门，该部门以其不同的面貌，被认为是晶体管、激光、电荷耦合器件和许多其他20世纪突破性技术的开发者。霍夫曼和他的团队将“信息网络”视为前进的方向，这种方法有望通过提高互联网的智商来扩展其容量。
[以下是经过编辑的采访记录。]
我们如何知道我们正在接近当前电信基础设施的极限？
迹象是微妙的，但它们确实存在。一个个人的例子——当我使用Skype向我在德国的父母发送我的孩子打冰球的实时视频时，视频有时会在最激动人心的时刻冻结。总的来说，这种情况不会经常发生，但最近发生的频率更高——这表明网络正因被要求携带的数据量而变得紧张。
我们知道大自然给了我们某些限制——只能在某些通信通道上传输一定数量的信息。这种现象被称为非线性香农极限[以贝尔电话实验室的前数学家克劳德·香农的名字命名]，它告诉我们利用今天的技术我们可以走多远。我们已经非常非常接近这个极限，大约在两倍的范围内。换句话说，根据我们在实验室进行的实验，当我们今天将网络流量翻倍时——这种情况可能在未来四五年内发生——我们将超过香农极限。这告诉我们这里有一个根本的障碍。我们无法突破这个极限，就像我们无法提高光速一样。因此，我们需要在这些限制下工作，并找到继续所需增长的方法。
你如何阻止互联网达到“极限”？
最明显的方法是通过铺设更多的光纤来增加带宽。例如，不是只有一条跨大西洋光纤电缆，而是有两条、五条或十条。这是蛮力的方法，但非常昂贵——你需要挖掘地面并铺设光纤，你需要多个光放大器、集成发射器和接收器等等。另一种方法是探索另一个维度：空间分割多址，这完全是关于集成。简单地说，您在单根电缆中传输多个通道。尽管如此，仅靠增强现有基础设施不足以满足不断增长的通信需求。我们需要的是一个不再将原始数据视为仅比特和字节，而是将其视为与使用计算机或智能手机的人相关的信息片段的网络。在给定的一天，您是想知道温度、风速和气压，还是只想知道应该怎么穿衣服？这被称为信息网络。
信息网络与当今的互联网有何不同？
很多人将互联网称为“愚蠢”的网络，尽管我不喜欢这个词。互联网最初的驱动力是非实时共享文档和数据。该系统最大的要求是弹性——即使一个或多个节点[计算机、服务器等]停止运行，它也必须能够继续运行。并且该网络被设计为将数据简单地视为数字流量，而不是解释该数据的意义。
今天，我们以需要实时性能的方式使用互联网，无论是观看流媒体视频还是拨打电话。与此同时，我们正在生成更多的数据，因此仅查看比特和字节的网络已不再足够。网络必须更加了解它正在携带的信息，以便更好地优先处理交付并更有效地运行。
你如何使网络更了解它正在携带的信息？
有不同的方法。今天，如果你想更多地了解跨越网络的数据——例如拦截计算机病毒——那么你可以使用软件来窥视数据包，这被称为深度数据包检测。想象一下，你通过普通邮政服务发送的一封实体信件，用一个写有地址的信封包裹着。邮政服务不关心信的内容，它只对地址感兴趣。这就是互联网今天在数据方面的运作方式。通过深度数据包检测，软件会告诉网络打开数据信封并读取至少一部分内容。[如果数据包含病毒，检测工具可能会将该数据路由到隔离区，以防止其感染连接到该网络的计算机。] 但是，你只能通过这种方式获得有限的数据信息，并且它需要大量的处理能力。此外，如果数据包中的数据是加密的，则深度数据包检测将不起作用。
更好的选择是标记数据并为网络提供处理不同类型数据的说明。可能有一项策略规定视频流应优先于电子邮件，尽管你无需透露该视频流或电子邮件中的具体内容。网络在做出路由决策时只需考虑这些数据标记。
即使更智能的网络可以更智能地移动数据，内容也在呈指数级增长。你如何减少网络需要处理的流量？
我们的智能手机、计算机和其他设备会生成大量原始数据，然后我们会将其发送到数据中心进行处理和存储。这在未来是不可扩展的。相反，我们可能会转向一种模型，在该模型中，在将数据放置到网络上之前就对其进行决策。例如，如果你在机场安装了一个安全摄像头，你将对摄像头或控制多个摄像头的小型计算机服务器进行编程，以便根据存储在摄像头或服务器中的数据库在本地执行面部识别。[摄像头不会用图像流使网络拥塞，而是仅在发现嫌疑人时才与网络通信。这样，它会在需要时发送警报消息或可能是单个数字图像。]
这种去中心化是否意味着“云”的终结？
不，这是一种不同的组织云的方式。如今，云由大型集中式数据中心组成。这对于某些功能来说很好，例如当你需要在全球范围内聚合数据时。未来，我们的设备，无论是智能手机还是电视机顶盒，都将在云中发挥更大的作用。[对于机顶盒，机顶盒会收集有关观看者偏好的数据，在客厅中分析该数据，并将特定的内容推荐发送回有线电视提供商，而不是原始数据流。]
信息网络如何解决隐私问题？
目前，隐私是二元的——你要么保持隐私，要么必须几乎完全放弃隐私才能获得某些个性化服务，例如音乐推荐或在线优惠券。必须在两者之间存在一些东西，使用户可以控制自己的信息。
最大的问题是用户必须简单易用。看看在社交网络上管理你的隐私有多么复杂。你最终会让你的照片出现在你甚至不认识的人的照片流中。应该有数字等效的旋钮，让你可以在隐私和个性化之间进行权衡。我透露的关于我自己的信息越多，我收到的个性化服务就越多。但是，我也可以调回它——如果我愿意提供不太详细的信息，我仍然可以收到一些个性化的，尽管目标性较差的报价。