据(jù)媒体报道(dào)，来自英国牛(niú)津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美(měi)国得克(kè)萨斯大学的一(yī)个(gè)科(kē)研团队宣(xuān)布(bù)了一(yī)项重(zhòng)要成(chéng)就：他们通(tōng)过堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度仅几个原子大小的(de)人工神经元，其能够(gòu)处理光和电(diàn)信号进行计算，有望用于下一代人工智(zhì)能计算，也有助科学(xué)家更好(hǎo)地模拟和理(lǐ)解人脑。相关研究成果刊(kān)载于(yú)最新一期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业(yè)内人士(shì)分析指(zhǐ)出(chū)，人工智能应(yīng)用的发(fā)展呈(chéng)指(zhǐ)数级增(zēng)长，对计算能力也提出了越(yuè)来越高(gāo)的(de)要求(qiú)，只有开发出革(gé)命性硬(yìng)件(jiàn)，才(cái)能(néng)适(shì)应未来算力爆炸时代的要求(qiú)。而(ér)此(cǐ)次科研人(rén)员用了3种2D材料制备(bèi)出(chū)了薄如(rú)原子的人(rén)工神经元(yuán)，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数(shù)据(jù)学(xué)习一(yī)层(céng)层的(de)神(shén)经网络，机器(qì)自(zì)主分辨参(cān)数，不断地将参数归类(lèi)、计算(suàn)，形成机器自(zì)我(wǒ)的学习。神经网络在机器学习和认知(zhī)科学领域，是一(yī)种模仿生物神(shén)经网络（动物的中枢神经系(xì)统，特别是大脑）的结(jié)构和(hé)功(gōng)能的数学模型或计(jì)算模型。

　　神经网络由(yóu)大(dà)量的人工神(shén)经元联结进行计算。大多(duō)数情况下(xià)人(rén)工神经网络能(néng)在外界信息的基(jī)础上改变内(nèi)部结构(gòu)，具(jù)备(bèi)学习功能。

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　　据财(cái)联社不完(wán)全整理，近期在互动易(yì)平台(tái)回复人工神经元(yuán)相(xiāng)关业务(wù)的上市公司包括中科曙光、科(戊时是几点，戊时是几点到几点钟的时kē)大讯飞、金自天正、大富科技、深(shēn)水(shuǐ)海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具(jù)体来看，科大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通过大(dà)数据、云计算和移动互联网，并(bìng)将算(suàn)法直接和应用结合，在应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑采用了(le)对大(dà)脑的深入(rù)解剖(pōu)学(xué)，使人工(gōng)神经网络像人的大脑神(shén)经(jīng)元更(gèng)加接近，从(cóng)而(ér)使用类似的人工神经元方(fāng)式感知认知智能问题。

　　中科曙(shǔ)光建设“全(quán)国一体化(huà)算力服(fú)务(wù)平(píng)台”，通过统一的算力服务门户，实现全国范(fàn)围内(nèi)智能算力、通用算力资源的融(róng)合调度及弹性供给，满足(zú)各类用户(hù)对(duì)算力的多样化、可靠性和便(biàn)捷性的需求。在类脑智能领域，携手复旦大(dà)学(xué)类(lèi)脑智能(néng)科学(xué)与技术研究院，依(yī)托(tuō)公司全国一体化算力(lì)服务平台，支撑全(quán)脑860亿神(shén)经元(yuán)规模的全脑模拟计(jì)算。

　　不过，值得注意(yì)的是，有(yǒu)分析人士表示，关于人类大(dà)脑(nǎo)和神经细胞，还有很(hěn)多(duō)不了解(jiě)的地方。事实(shí)上(shàng)，不知道神经细(xì)胞是如何利用这15种特征中的许多特征。

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