据媒体报道，来自英(yīng)国牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研究(jiū)所和美国得克萨(sà)斯(sī)大学的一(yī)个科研团队宣(xuān)布了一(yī)项重要(yào)成就：他们通过堆(duī)叠二(èr)维（2D）材料，开发出一(yī)种厚度仅几个(gè)原(yuán)子(zi)大小的人工(gōng)神经元，其(qí)能够处理(lǐ)光和电信(xìn)号进行计算，有(yǒu)望用于下一代(dài)人工智能计算，也有助科学家(jiā)更(gèng)好地模拟(nǐ)和(hé)理(lǐ)解人(rén)脑。相(xiāng)关研究成果刊载于最新一(yī)期《自然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指出(chū)，人工(gōng)智能应用的发展呈(chéng)指数级增(zēng)长，对计算能力也提(tí)出了越来越高(gāo)的要求(qiú)，只有开发出革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要求(qiú)。而(ér)此次科研(yán)人员用了3种2D材料(liào)制备出了薄如原子的(de)人工神(shén)经元，它能学习和处理(lǐ)更加复杂(zá)的任(rèn)务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一(yī)层层的神经网(wǎng)络，机器自主分辨参数(shù)，不断地将(jiāng)参数归类、计算(suàn)，形成(chéng)机器自我(wǒ)的学习(xí)。神经网(wǎng)络在机器(qì)学习和认知科学领(lǐng)域，是一种模仿生(shēng)物(wù)神(shén)经网络（动物的(de)中(zhōng)枢神经系统(tǒng)，特别是大脑）的(de)结构和功能(néng)的(de)数学模(mó)型或(huò)计算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工神经元(yuán)联结(jié)进行计(jì)算。大多数情况(kuàng)下人工(gōng)神经网络能在外界信息的基础(chǔ)上改变内部结构，具(jù)备学(xué)习功(gōng)能。

　　据财(cái)联社(shè)不完全整理，近期在互动易平台回复人工神经元相(xiāng)关业务的(de)上(shàng)市公(gōng)司包(bāo)括(kuò)中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大富科(kē)技(jì)、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看(kàn)，科(kē)大讯(xùn)飞(fēi)的讯飞(fēi)超脑通过(guò)大数据、云计算(suàn)和移动互联(lián)网(wǎng)，并将算(suàn)法(fǎ)直接和应(yīng)用结合，在(zài)应用(yòng)中不断迭代循环(hu最小的非负整数是多少数，最小的非负整数是什么意思án)优化。讯飞(fēi)超脑采用了对(duì)大(dà)脑的深入(rù)解剖学，使(shǐ)人工(gōng)神(shén)经网(wǎng)络像人的大脑神经(jīng)元更加(jiā)接近，从而使用类似(shì)的(de)人工神经(jīng)元方(fāng)式感(gǎn)知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力服(fú)务平台”，通过统一的算(suàn)力服务门户(hù)，实现(xiàn)全(quán)国范围内(nèi)智能(néng)算(suàn)力、通用(yòng)算力资源(yuán)的融合调度及弹性供给，满足各类(lèi)用户对算力的多样化(huà)、可靠性和便捷性的需求。在类脑智能领域，携手复(fù)旦大学类脑智能科学与技术研究院，依(yī)托公司全国一体(tǐ)化算力服(fú)务(wù)平(píng)台，支撑(chēng)全脑(nǎo)860亿神经(jīng)元规模(mó)的全脑(nǎo)模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得(dé)注意的是，有分析人士表示(shì)，关于(yú)人类大脑和(hé)神经细胞，还有很多不了解的地方。事实上，不知道神(shén)经(jīng)细胞(bāo)是如何利(lì)用这15种特(tè)征中的许多特征。

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