据媒体报道，来(lái)自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究所和美(měi)国得(dé)克(kè)萨斯大学(xué)的一个科(kē)研(yán)团(tuán)队(duì)宣布了一项重要成(chéng)就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材(cái)料，开发出(chū)一种厚(hòu)度仅几(jǐ)个(gè)原子大小的人工(gōng)神经(上尉是什么级别，上尉是连长还是营长jīng)元(yuán)，其(qí)能够处理光和(hé)电信(xìn)号进行计(jì)算(suàn)，有望用(yòng)于下一代人工智能计算，也有助(zhù)科学家(jiā)更好(hǎo)地模(mó)拟(nǐ)和理解人(rén)脑。相关研(yán)究成果刊(kān)载(zài)于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析(xī)指出，人工智能(néng)应用的发(fā上尉是什么级别，上尉是连长还是营长)展(zhǎn)呈指数级增长，对(duì)计算能力也提(tí)出了(le)越来(lái)越高(gāo)的要求，只(zhǐ)有开发出革命性硬件，才能(néng)适应未来(lái)算力爆炸时代的要(yào)求。而(ér)此次科研人(rén)员用了(le)3种(zhǒng)2D材料(liào)制备出了薄如原子的人工神经元(yuán)，它(tā)能学(xué)习和(hé)处理更加复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据学习(xí)一(yī)层层的神经网(wǎng)络，机(jī)器(qì)自主分辨参数，不断地将参数(shù)归类、计算，形成(chéng)机器自我的学习。神经网络在机器学习和(hé)认知科学领域，是一种模仿生物(wù)神经(jīng)网络（动物的(de)中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功(gōng)能的数学(xué)模型或计算(suàn)模型。

　　神经网络(luò)由大量的(de)人工神经(jīng)元联结进行计算(suàn)。大多数情况下人工神(shén)经网络能在外界信息(xī)的基础上(shàng)改变内部结(jié)构，具备学习功能。

　　据财(cái)联社不完全整理，近期在(zài)互动(dòng)易平(píng)台回复人工神经元相关业(yè)务的上市公(gōng)司包(bāo)括(kuò)中科曙光、科大讯(xùn)飞、金(jīn)自天正、大富科技(jì)、深水海(hǎi)纳等，具(jù)体情况(kuàng)如(rú)下：

　　具体来看，科大讯飞的讯(xùn)飞超脑通过大数(shù)据、云计算和(hé)移(yí)动互(hù)联网，并将算法直接和应用结合(hé)，在(zài)应用中(zhōng)不断迭代循环(huán)优化(huà)。讯飞超(chāo)脑采用了对大脑的深入解剖学，使(shǐ)人工神(shén)经网络像人的大脑(nǎo)神经元更加接近，从(cóng)而使(shǐ)用类似的人(rén)工(gōng)神经元方(fāng)式(shì)感知认知智能问题(tí)。

　　中科曙光建设“全国(guó)一(yī)体化算力服务平台”，通(tōng)过统一的(de)算力服务门户，实现全国范(fàn)围内智能算力、通用算力资源的融合调度及(jí)弹(dàn)性供给，满(mǎn)足各类(lèi)用户(hù)对算力的多样(yàng)化(huà)、可靠(kào)性(xìng)和便捷性的需(xū)求。在类脑智能领域，携手复旦(dàn)大学类(lèi)脑智能(néng)科学与技术研究院，依托公司全国一体化算力服务(wù)平台，支撑全脑860亿神经元规模的(de)全脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得(dé)注意(yì)的是，有(yǒu)分析人士表示，关(guān)于人类大脑和神经细胞(bāo)，还有很多不了(le)解的地(dì)方(fāng)。事实上(shàng)，不知道神经细胞是如何利(lì)用(yòng)这15种特征中的许多特征。

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