据媒体报道，来自英(yīng)国(guó)牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和(hé)美国得克萨斯大(dà)学的一(yī)个科研团队(duì)宣(xuān)布了(le)一项重要成就：他们通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一种(zhǒng)厚(hòu)度仅几个原子大小(xiǎo)的人工(gōng)神(shén)经(jīng)元(yuán)，其能够处理光(guāng)和电信号进行计算，有望用于下(xià)一代人工智能(néng)计(jì)算，也(yě)有助科学家更好地(dì)模(mó)拟和理解人脑(nǎo)。相关研究成果(guǒ1页是一面还是两面啊，1页是一张还是一面)刊载于最新(xīn)一期《自然·纳(nà)米技(jì)术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指出，人工智能应(yīng)用(yòng)的发(fā)展(zhǎn)呈指(z1页是一面还是两面啊，1页是一张还是一面hǐ)数(shù)级增长，对计算(suàn)能力也提出(chū)了(le)越来越高的要求，只有开(kāi)发出革命性硬件，才能适应未来算力(lì)爆炸时代的要求。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材料制(zhì)备出(chū)了薄如(rú)原子的人工神经元，它能学习和(hé)处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一(yī)层层的(de)神经网络，机器自主分辨(biàn)参数，不断地(dì)将(jiāng)参数归类、计(jì)算(suàn)，形成(chéng)机器自(zì)我的学(xué)习。神经网络在机器学习(xí)和认知科学领域，是一种模仿(fǎng)生物(wù)神(shén)经网络（动物的中(zhōng)枢神经系(xì)统(tǒng)，特(tè)别是大(dà)脑）的(de)结构和功能的(de)数学模型(xíng)或计算模型。

　　神经网络(luò)由大(dà)量(liàng)的人(rén)工神经(jīng)元联结进行(xíng)计算。大多数情(qíng)况下人工神经网(wǎng)络能(néng)在外界(jiè)信息的基础上改变内部结(jié)构，具备学(xué)习功能。

　　据财(cái)联社(shè)不完全整(zhěng)理，近期在互动易(yì)平台回(huí)复人工神经元相关业(yè)务的上市公司包(bāo)括中科曙(shǔ)光、科(kē1页是一面还是两面啊，1页是一张还是一面)大(dà)讯飞(fēi)、金自天正、大富科技、深水海纳(nà)等，具体情(qíng)况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过(guò)大数据、云计算和移动互联网，并将算法直接(jiē)和(hé)应用(yòng)结合，在应(yīng)用中不断迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑的深入解剖学，使人工(gōng)神经网络(luò)像人的大(dà)脑神经元(yuán)更加接(jiē)近，从而使用类似(shì)的人工神经元方式感知认知智能(néng)问题。

　　中科曙光建设(shè)“全国一体化(huà)算力服务平台”，通过统一的(de)算力服务门(mén)户，实现全国(guó)范(fàn)围(wéi)内智能(néng)算力、通用算力资(zī)源的融合调(diào)度(dù)及(jí)弹性供给，满足各(gè)类用户(hù)对算(suàn)力的多样化、可(kě)靠性和便捷(jié)性(xìng)的需求(qiú)。在类(lèi)脑智能领(lǐng)域，携手复旦大(dà)学类脑智能科学与技术研究院(yuàn)，依托公司全国一(yī)体化算力服务(wù)平台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑(nǎo)模(mó)拟计算。

　　不过，值(zhí)得注意(yì)的是，有分析人士表示，关于人(rén)类大脑和神(shén)经细(xì)胞，还有很(hěn)多不了解的(de)地(dì)方。事实(shí)上，不知道神经细(xì)胞是如何利用这15种特征中的(de)许多特征。

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