据媒(méi)体(tǐ)报道(dào)，来自(zì)英(yīng)国(guó)牛津(jīn)大学(xué)、IBM欧洲(zhōu)研究所(suǒ)和(hé)美国得(dé)克萨斯大(dà)学的一个科(kē)研团(tuán)队宣布(bù)了一项重(zhòng)要(yào)成就(jiù)：他们通过(guò)堆(duī)叠二(èr)维（2D）材料，开发出一(yī)种厚度仅几个原(yuán)子大小的人(rén)工(gōng)神经元，其能够处理(lǐ)光和电信号进行(xíng)计(jì)算，有望用于下一代人工(gōng)智能计算，也(yě)有(yǒu)助科学家更好地模拟和(hé)理解(jiě)人脑。相关研究成果刊(kān)载于最新(xīn)一期《自然(rán)·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能应用的(de)发展(zhǎn)呈(chéng)指数级(jí)增长，对计算(suàn)能(néng)力也提出了越来越(yuè)高的(de)要求，只有开发出(chū)革命性(xìng)硬件，才(cái)能适应未(wèi)来(lái)算力爆炸时代的(de)要求。而此次科(kē)研人员(yuán)用了3种2D材料制备(bèi)出了(le)薄如(rú)原(yuán)子的人工神(shén)经元，它能学(xué)习(xí)和处理更加复杂的任务(wù)。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数(shù)据学习一层层的神(shén)经(jīng)网络，机器自(zì)主分辨(biàn)参数，不断地将参数归类、计算，形成机器(qì)自我的学习。神经网(wǎng)络在机器学(xué)习和认知(zhī)科学领域，是一种(zhǒng)模仿生物神经网络（动物的中(zhōng)枢神(shén)经系统(tǒng)，特别是大脑(nǎo)）的(de)结构和功能(néng)的数学模型或计(jì)算模型(xíng)。

　　神经网络由大量(liàng)的(de)人(rén)工神(shén)经元联(lián)结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的(de)基础上改变内(nèi)部(bù)结构，具备学习功(gōng)能。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易(yì)平台(tái)回复人工神经(jīng)元相关业务的上市公(gōng)司包(bāo)括中(zhōng)科(kē)曙光、科大(dà)讯飞、金自天正、大富(fù)科(kē)技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体(tǐ)来看(kàn)，科大讯飞的讯(xùn)飞超脑(nǎo)通过大(dà)数据、云(yún)计算和移(yí)动互联网，并将算法直接和应用结合士官生是什么意思，大学士官生是什么(hé)，在应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑(nǎo)采(cǎi)用了对大脑的深入解(jiě)剖学，使人工神(shén)经网络像人的大(dà)脑(nǎo)神经元(yuán)更(gèng)加接(jiē)近，从而使用类似的人工神经元方式感知认知(zhī)智能(néng)问题。

　　中(zhōng)科曙光建(jiàn)设“全国一体(tǐ)化算力服务平台”，通过(guò)统一的算力服务门(mén)户(hù)，实(shí)现全国(guó)范(fàn)围内(nèi)智(zhì)能算力、通(tōng)用算(suàn)力资源的融合调度及(jí)弹性供给，满(mǎn)足各类用户对(duì)算力的多样化、可靠性和便捷性的需求。在类脑智能(néng)领域，携手(shǒu)复(fù)旦(dàn)大学(xué)类(lèi)脑智能(néng)科学与技术研究(jiū)院，依托公(gōng)司全国一(yī)体化算力服(fú)务平台，支撑全脑860亿神(shén)经元规模的全脑模拟(nǐ)计算(suàn)。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关(guān)于人(rén)类(lèi)大脑(nǎo)和神经细胞，还有很(hěn)多不了解的地方。事(shì)实(shí)上，不知道神经细胞是如何利(lì)用这15种特征中的许多特征(zhēng)。

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