据媒体报道，来自(zì)英国牛津(jīn)大学、IBM欧洲研究所和美(měi)国得克萨斯大学的一(yī)个(gè)科研(yán)团队宣布了(le)一(yī)项重(zhòng)要成(chéng)就：他们(men)通过堆叠二(èr)维（2D）材料，开发(fā)出一种(zhǒng)厚度仅几个(gè)原子大小(xiǎo)的人工神经元(yuán)，其(qí)能够处理光和(hé)电信号进行计算，有望用(ynn. v. adj. adv.是啥，英语词性分类12种及缩写. v. adj. adv.是啥，英语词性分类12种及缩写òng)于下(xià)一代人(rén)工智(zhì)能计算，也有(yǒu)助科(kē)学家更好地模拟和理解人脑。相关研究成果(guǒ)刊载于最新一(yī)期《自然·纳米(mǐ)技术(shù)》杂志。

　　业内人士分析指出，人(rén)工智能应用的发展呈指数级增长，对计算能力也提(tí)出了越(yuè)来越高的(de)要求，只(zhǐ)有(yǒu)开发出革命性硬(yìng)件(jiàn)，才(cái)能适应未(wèi)来算力(lì)爆(bào)炸时代(dài)的要(yào)求(qiú)。而此次科研人员用了3种2D材(cái)料制备出了薄(báo)如(rú)原子的人(rén)工神经元，它(tā)能学习(xí)和处(chù)理(lǐ)更加复(fù)杂的任务。

　　公开(kāi)资(zī)料显示(shì)，AI通过数据(jù)学习一层层的神经网络，机器自主分(fēn)辨参数(shù)，不断地将参数归(guī)类、计(jì)算，形成机器(qì)自(zì)我的学习。神经网络在(zài)机器学习和认(rèn)知科学领域，是一种模仿生物神经网络(luò)（动物的(de)中枢神经系统，特别(bié)是大脑(nǎo)）的结构和功能的数学(xué)模(mó)型或计(jì)算模型。

　　神(shén)经网络由大量的人(rén)工(gōng)神经元联结进行计算。大多数情况下人(rén)工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，具备学(xué)习功能。

　　据财联社不(bù)完(wán)全整理，近期(qī)在互动(dòng)易平(píng)台回复人工(gōng)神(shén)经元相关(guān)业务的上市公(gōng)司包括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金(jīn)自天正(zhèng)、大富科技、深水海纳等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看(kàn)，科大(dà)讯飞的讯飞超脑通过(guò)大数据、云计算和移(yí)动互联网，并(bìng)将算法直接和(hé)应用结合，在应用(yòng)中不断迭(dié)代循环优化(huà)。讯(xùn)飞超脑(nǎo)采(cǎi)用了对大(dà)脑的深入(rù)解剖(pōu)学，使人(rén)工神(shén)经网络像人的(de)大脑(nǎo)神经元(yuán)更加接近，从而使用类(lèi)似的人工神经元方式感(gǎn)知(zhī)认知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建(jiàn)设“全国一体化算力服务(wù)平(píng)台(tái)”，通(tōng)过统(tǒng)一(yī)的(de)算力服(fú)务门户，实现全(quán)国范围内(nèi)智能算力、通用算力资源(yuán)的(de)融合调(diào)度及(jí)弹性供给，满足各类用户对算力的多样化(huà)、可靠性和便捷性(xìng)的(de)需(xū)求。在类脑(nǎo)智(zhì)能领域，携手复旦大学类脑智(zhì)能科学与技(jì)术(shù)研究院，依托公司(sī)全(quán)国(guó)一(yī)体化算(suàn)力(lì)服务平(píng)台，支撑(chēng)全脑860亿神经元规模(mó)的全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值(zhí)得注意的是(shì)，有分析人士(shì)表示，关(guān)于(yú)人类大(dà)脑和神经(jīng)细胞，还(hái)有很(hěn)多不(bù)了(le)解的地方。事实上，不知(zhī)道神经细胞是如何利用这(zhè)15种(zhǒng)特征中的(de)许(xǔ)多(duō)特征。

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