据媒体报(bào)道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大(dà)学的一个科研团队宣布了一项重(zhòng)要成就：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度仅几个(gè)原子大(dà)小的人(rén)工神经元，其能够(gòu)处理(lǐ)光和电信号进行计算，有(yǒu)望用于下一代人工智能计(jì)算，也有助(zhù)科学家(jiā)更好地模拟和理解人脑。相关(guān)研(yán)究(jiū)成果刊载(zài)于最新一期《自然(rán)·纳米技术(shù)》杂志(zhì)。

　　业内人士分析指出，人工智(zhì)能应用的(de)发展(zhǎn)呈指(zhǐ)数(shù)级(jí)增长(zhǎng)，对计算能力(lì)也提出了越来越高的要求，只有开发出革命性硬件(jiàn)，才(cái)能(néng)适(shì)应未来算力爆炸时(shí)代的(de)要求(qiú)。而此(cǐ)次科研(yán)人(rén)员用了3种2D材料制备出了(le)薄如(rú)原子(zi)的人(rén)工神经元，它能学(xué)习(xí)和处理更(gèng)加复杂(zá)的(de)任(rèn)务。

　　公开(kāi)资(zī)料显示，AI通过数据(jù)学习一层层的神经网络(luò)，机(jī)器自(zì)主分(fēn)辨参数(shù)，不断地将参数(shù)归类、计算，形成机(jī)器(qì)自我的学习。神经网络在(zài)机(jī)器学习和(hé)认知(zhī)科学(xué)领域，是(shì)一种(zhǒng)模仿生物神(shén)经网络（动(dòng)物(wù)的中枢神(shén)经系统，特(tè)别是大脑）的结构和功(gōng)能(néng)的数(shù)学模(mó)型(xíng)或(huò)计算模型。

　　神经网络由大量的人工神经元(yuán)联结进(jìn)行计算。大多(duō)数情(qíng)况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部(bù)结(jié)构，具备学习功(gōng)能。

　　据财联社(shè)不完全整理(lǐ)，近期(qī)在互动(dòng)易平台回复人工神经元相(xiāng)关(guān)业务的上市(shì)公(gōng)司包括中科曙光、科大(dà)讯飞、金自天正(zhèng)、大富科技、深(shēn)水海纳等，具体情况如下：

　　具体(tǐ)来看，科(kē)大讯飞的讯飞(fēi)超脑大清道光元年是哪一年，道光元年是哪一年到哪一年通过大数据、云计算和移动互联(lián)网(wǎng)，并将算法直接和应用结(jié)合，在应用中不断迭代(dài)循环优化。讯飞超脑采用了对大脑的深(shēn)入解剖学，使人工神经网络(luò)像人的大脑神经元更(gèng)加接近(jìn)，从(cóng)而(ér)使用类似的人工(gōng)神(shén)经元(yuán)方式(shì)感知认知(zhī)智能问题(tí)。

　　中科(kē)曙光建设“全国一体化算力服务平台”，通过统一的算(suàn)力(lì)服务(wù)门户(hù)，实现全国范围(wéi)内智能算力、通用(yòng)算(suàn)力资源的融合调度及(jí)弹性供(gōng)给，满足各类用户对算力的多(duō)样化、可(kě)靠(kào)性和便(biàn)捷(jié)性的需求。在(zài)类脑智能领域，携(xié)手复旦(dàn)大(dà)学(xué)类(lèi)脑智能科学与技术研(yán)究院，依托公司全国一体化算力(lì)服务平(píng)台，支(zhī)撑全脑860亿神(shén)经元规模的(de)全脑模拟计(jì)算。

　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分(fēn)析人士表示，关于人类大脑和神经细胞(bāo)，还(hái)有很(hěn)多不了解(jiě)的地(dì)方。事实上，不知道(dào)神经细胞是如(rú)何利用这15种特征中的(de)许多特征。

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