据(jù)媒体报道，来自英国(guó)牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美(měi)国得克萨(sà)斯(sī)大学的一个科研团队宣(xuān)布(bù)了一项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一(yī)种(zhǒng)厚(hòu)度仅几个原子大(dà)小的人工神经元，其能够处理(lǐ)光和电信(xìn)号进行(xíng)计(jì)算，有望(wàng)用(yòng)于下(xià)一代人工智能(néng)计算，也有(yǒu)助科学家(jiā)更(gèng)好地(dì)模拟(nǐ)和理解人(rén)脑。相(xiāng)关研究成果(guǒ)刊载于最新(xīn)一期《自(zì)然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内人(rén)士(shì)分析(xī)指出，人(rén)工智(zhì)能(néng)应(yīng)用的发展(zhǎn)呈指(zhǐ)数(shù)级增长，对计算(suàn)能力(lì)也(yě)提(tí)出了越来(lái)越高的要求，只(zhǐ)有开(kāi)发出革命性(xìng)硬件，才能适应(yīng)未来算力爆炸时(shí)代的要求。而此次科研人员用了3种(zhǒng)2D材料制(zhì)备出了薄(báo)如原(yuán)子的人工神经元，它(tā)能学(xué)习(xí)和处理(lǐ)更加复杂的任务(wù)。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通(tōng)过数据学习一(yī)层(céng)层的神经网络(luò)，机(jī)器自主分(fēn)辨(biàn)参数(shù)，不断地将参数归类、计算，形成机器(qì)自我(wǒ)的学习。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生(shēng)物神经网(wǎng)络(luò)（动(dòng)物的中枢神经系统(tǒng)，特别(bié)是大脑）的结构和(hé)功能的数学模(mó)型或(huò)计算模型。

　　神(shén)经网络由大量的人工神经(jīng)元联结进(jìn)行计算。大多(duō)数(shù)情(qíng)况下人工神经网(wǎng)络能在外界信息的基础上改(gǎi)变(biàn)内(nèi)部结构(gòu)，具备(bèi)学习(xí)功能(néng)。

　　据财联社不完全整理，近期(qī)在互动易平台回复人工神(shén)经元相关(guān)业务(wù)的上市公司(sī)包括中科曙(shǔ)光、科(kē)大(dà)讯(xùn)飞、金(jīn)自天正、大富(fù)科技、深水海纳等，具(jù)体情况如下：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯(xùn)飞超(chāo)脑通过大数据、云(yún)计算和移(yí)动互联网，并将(jiāng)算法直接和应用(yòng)结合，在应用中不断迭代(dài)循环(huán)优化(huà)。讯飞超脑采用了(le)对(duì)大脑的深入解剖学，使人工(gōng)神(shén)经网络像人(rén)的(de)大脑神经元更加接近，从而使用(yòng)类似的人工神经元方式感知(zhī)认知智能(néng)问(wèn)题。

　　中科曙光建(jiàn)设(shè)“全国一体化算力服务(wù)平(píng)台”，通过统一的算力服务(wù)门户，实现全国范围(wéi)内智能算力、通用算力资源的(de)融合(hé)调度及弹(dàn)性供(gōng)给，满足各(gè)类(lèi)用户对(duì)算力的(de)多样(yàng)化、可靠性和(hé)便捷性(xìng)的需求(qiú)。在(zài)类脑智(zhì)能领(lǐng)域，携(xié)手(shǒu)复旦大学类脑智能(néng)科学与技术研(yán)究院(yuàn)，依托公司全(quán)国一(yī)体化算力服务平台，支(zhī)撑全脑860亿(yì)神经元(yuán)规(guī)模的全脑(nǎo)模拟计(jì)算。

　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分析人士表示(shì)，关于人类大脑和神经细胞，还有很多(duō)不了(le)解的(de)地(dì)方。事(shì)实(shí)上，不知(zhī)道(dào)神经细胞是如何利用这15种(zhǒng)特(tè)征中(zhōng)的许(xǔ)多(duō)特征。

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