据媒体报道，来自英国牛津大(dà)学(xué)、IBM欧洲研(yán)究(jiū)所和美国得克萨斯(sī)大学的(de)一(yī)个科研(yán)团队宣布(bù)了一项重(zhòng)要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅几个原子大小的人(rén)工神经元，其能够处理光和电(diàn)信号(hào)进行计(jì)算(suàn)，有望用于下一代人工智能(néng)计算，也有助科学家更好地模拟和(hé)理解人脑。相关研究(jiū)成(chéng)果刊(kān)载于最新一(yī)期(qī)《自(zì)然(rán)·纳米技术(shù)》杂(zá)志。

　　业内人(rén)士(shì)分析(xī)指出(chū)，人工智(zhì)能应用的发展呈(chéng)指数级增长，对计算能力(lì)也(yě)提出了(le)越来越高的(de)要(yào)求，只有开(kāi)发出革(gé)命性(xìng)硬件，才能适(shì)应(yīng)未来算力爆(bào)炸时代(dài)的(de)要(yào)求。而(ér)此次科研(yán)人员用了3种2D材料制备出了薄如原子的人工神(shén)经元，它能学习和处理更加复杂(zá)的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层层的神经网络(luò)，机(jī)器自(zì)主分辨参数，不断地将参数归(guī)类、计算，形(xíng)成机器自我(wǒ)的学习。神经网络(luò)在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物(wù)神(shén)经网络（动物的中枢神经(jīng)系(xì)统，特别(bié)是大脑(nǎo)）的结构和(hé)功能的数学模型或(huò)计(jì)算模型。

　　神经网(wǎng)络由大量的人(rén)工神经(jīng)元联结进(jìn)行计算(suàn)。大(dà)多数情况下人(rén)工神经网络能在外(wài)界(jiè)信息(xī)的基础上改变(biàn)内部结构，具备学习功能。

　　据财联社不完(wán)全整理，近期在互动易平台回(huí)复人工神(shén)经元相(xiāng)关业(yè)务的(de)上市公(gōng)司(sī)包括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自(zì)天正、大富(fù)科技、深(shēn)水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体来(lái)看(kàn)，科大讯飞的讯飞超脑通(tōng)过大数(shù)据、云(yún)计(jì)算和移动(dòng)互联网，并(bìng)将算法直接(jiē)和应用结合(hé)，在应(yīng)用中(zhōng)不断迭代循环(huán)优化。讯顶的速度越来越快越叫的原因飞超脑采用了对(duì)大(dà)脑的深入解剖学，使人工神经网络像(xiàng)人(rén)的大(dà)脑神经(jīng)元更加(jiā)接近(jìn)，从而使用类似的(de)人(rén)工神经元方式感知(zhī)认知智能问(wèn)题。

　　中科曙(shǔ)光建设“全国一体化算(suàn)力服务(wù)平台”，通过统一的算力服务门户(hù)，实现全国范围(wéi)内(nèi)智能算力、通用算力(lì)资源的融合调(diào)度及(jí)弹性供给，满(mǎn)足各类用户对算(suàn)力的(de)多样化、可(kě)靠性和(hé)便捷(jié)性的需求。在类脑(nǎo)智能(néng)领域，携手复旦大学(xué)类脑智能科学(xué)与技(jì)术(shù)研(yán)究(jiū)院(yuàn)，依托公司(sī)全国(guó)一体化算力服务(wù)平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模(mó)的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分析人(rén)士顶的速度越来越快越叫的原因表(biǎo)示，关(guān)于人类(lèi)大脑(nǎo)和神(shén)经细胞，还有很(hěn)多不了解(jiě)的地方。事实上，不(bù)知(zhī)道神经(jīng)细胞是如何利用这(zhè)15种特征中的(de)许多特(tè)征(zhēng)。

未经允许不得转载：惠安汇通石材有限公司 顶的速度越来越快越叫的原因