据媒(méi)体(tǐ)报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨斯大(dà)学的一个科(kē)研(yán)团队宣布(bù)了一(yī)项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅几个原(yuán)子大小(xiǎo)的人工神(shén)经元，其能(néng)够处理光和电信(xìn)号进行计算，有望(wàng)用于下一代人工智(zhì)能计算，也有助科学(xué)家更(gèng)好地模拟和(hé)理解人脑(nǎo)。相关(guān)研(yán)究(jiū)成果刊载于最(zuì)新一期《自然(rán)·纳米技(jì)术(shù)》杂志。

　　业内(nèi)人(rén)士分析指出，人工智能应用(yòng)的发展呈(chéng)指数级增长，对计算能力也提出了越来越高的(de)要求，只有(yǒu)开(kāi)发出革命性(xìng)硬件，才(cái)能适应未来算力爆(bào)炸时(shí)代的要求。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材料(liào)制(zhì)备出了薄如原子(zi)的(de)人工神(shén)经(jīng)元，它能学习和处理更加复杂的(de)任务。

　　公开资料显(xiǎn)示(shì)，AI通(tōng)过数据学习一层(céng)层的(de)神经网络，机(jī)器自(zì)主分(fēn)辨(biàn)参数，不断地将(jiāng)参(cān)数归类、计(jì)算，形成机器自我的学习。神经网络在(zài)机器学(xué)习(xí)和认知科学领(lǐng)域，是(shì)一种(zhǒng)模(mó)仿生物神经网络（动(dòng)物(wù)的中枢神经系(xì)统，特别是大(dà)脑(nǎo)）的结(jié)构(gòu)和功(gōng)能的数学模(mó)型或计算模型。

　　神经(jīng)网络由大量的人(rén)工神经元联结进(jìn)行计(jì)算。大多数情况下人工神(shén)经网络能在外界信息(xī)的基础上改变内部结构，具备学习(xí)功能。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易平台回(huí)复人工(gōng)神经(jīng)元相关业务的(de)上市公司(sī)包括中科(kē)曙光、科大讯飞、金自天正、大富科(kē)技、深水海(hǎi)纳等(děng)，具体情况如(rú)下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞的讯(xùn)飞超脑通(tōng)过大(dà)数(shù)据、云计算(suàn)和移动(dòng)互联网，并将算法直接和(hé)应用结合(hé)，在应用中不断迭(dié)代(dài)循环优化(huà)。讯飞超(chāo)脑采用了对大脑的深入解(jiě)剖学，使人(rén)工神经(jīng)网(wǎng)络像人的大脑神经元更加(jiā)接近，从而使(shǐ)用类似(shì)的人工神经(jīng)元方式感(gǎn)知认知智能问题。

　　中(zhōng)科曙(shǔ)光建设“全国一体(tǐ)化算力服务平台”，通过统一的算力服务门户，实现(xiàn)全国范围内智能算力、通(tōng)用算力资源(y大闹飞云浦是谁，水浒传大闹飞云浦是谁uán)的融合调度及弹性供(gōng)给，满足各(gè)类用户对算力的(de)多样化、可靠性(xìng)和便捷性的需求。在(zài)类脑智能领域，携手复旦大学类脑智(zhì)能科学与(yǔ)技术研究院，依托公司(sī)全国一体化算(suàn)力服务(wù)平台，支撑全(quán)脑860亿神经元(yuán)规模的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不(bù)过，值得注意的是(shì)，有(yǒu)分析(xī)人士表示(shì)，关于人类大(dà)脑和神经(jīng)细胞，还有很多不(bù)了解的(de)地方。事(shì)实(shí)上，不(bù)知道神经细胞是如何利用这15种特征(zhēng)中的(de)许多特征。

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