据媒体报道，来自英(yīng)国牛津(jīn)大学(xué)、IBM欧洲研究所和(hé)美国得克萨(sà)斯(sī)大(dà)学的一个科研团队宣布了一项重(zhòng)要成就(jiù)：他(tā)们通(tōng)过堆叠二(èr)维（2D）材料(liào)，开发出一种厚度仅几个原子大小的人工神经元，其(qí)能够处理光(guāng)和电(diàn)信号进(jìn)行(xíng)计算，有(yǒu)望用于下一代人工智(zhì)能计算(suàn)，也有助(zhù)科(kē)学家更好地模拟和理解人脑。相(xiāng)关(guān)研(yán)究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析指出(chū)，人工智(zhì)能应用的发展呈(chéng)指数级增长(zhǎng)，对计算能力也提出(chū)了(le)越(yuè)来越(yuè)高(gāo)的要求，只有开(kāi)发出(chū)革(gé)命性硬件(jiàn)，才能适应未来算力(lì)爆(bào)炸时代的要求(qiú)。而此次科研(yán)人员用了3种2D材料制备出了薄如原(yuán)子的人工神(shén)经元，它能学习和处理更加复杂的(de)任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过(guò)数(shù)据学习一层层的(de)神经网络(luò)，机器自主(zhǔ)分辨参数(shù)，不断地将参数(shù)归(guī)类、计(jì)算，形(xíng)成机器自我的学习。神经网络在机(jī)器学习(xí)和认知科学(xué)领域，是(shì)一种模(mó)仿生物神经(jīng)网络（动物(wù)的中枢神经系统(tǒng)，特别是大脑(nǎo)）的结(jié)构(gòu)和功(gōng)能(néng)的(de)数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量(liàng)的人工神经元联结进行计算。大多数(shù)情况下人工神经网络(luò)能在外界信息的基(jī)础(chǔ)上(shàng)改变内部结构，具(jù)备学习功能(néng)。

　　据财联社不完全整(zhěng)理，近期(qī)在互动易平(píng)台回(huí)复人工神经元相关业务的上(shàng)市公司(sī)包(bāo)括中(zhōng)科曙光、科大讯(xùn)飞、金(jīn)自天正、大富科技(jì)、深水海纳等，具体情(qíng)况如(rú)下：

　　具体(tǐ)来(lái)看(kàn)，科大讯飞(fēi)的(de)讯飞(fēi)超(chāo)脑通过大数据、云计算和移动互联网，并将算(suàn)法直接和(hé)应用结合，在应用中(zhōng)不断迭代循环(huán)优(yōu)化(huà)。讯飞超脑采(cǎi)用(yòng)了对大脑的(de)深入解(jiě)剖学，使人工神经网(wǎng)络像人的大脑神(shén)经元更加接近，从而使用类似的人工神(shén)经元方式感知认(rèn)知智能问题(tí)。

　　中科曙光(guāng)建(jiàn)设“全国一(yī)体(tǐ)化算力服务平台(tái)”，通过统一(yī)的算力(lì)服务门户，实现(xiàn)全(quán)国范围(wéi)内智能算力、通用算力资(zī)源的融合调(diào)度及弹(dàn)性供给(gěi)，满足各(gè)类用户对算力(lì)的(de)多(duō)样(yàng)化、可靠性和便捷性(xìng)的需求。在(zài)类脑智能(néng)领域，携手复旦(dàn)大学类脑(nǎo)智能科学与技(jì)术研究院，依(yī)托公司全(quán)国一体化算(做出贡献，做出贡献与作出贡献的区别在哪suàn)力服务平台(tái)，支撑全(quán)脑(nǎo)860亿神(shén)经元规模的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不(bù)过，值(zhí)得注意(yì)的(de)是，有分析人(rén)士表示，关于人类大脑和神经细(xì)胞，还有很(hěn)多不了(le)解的(de)地方。事实上，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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