据媒体报道，来自英(yīng)国(guó)牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美国得克(kè)萨斯(sī)大学(xué)的一个科研团队宣布了一项重要成就(jiù)：他们通过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一种厚(hòu)度仅(jǐn)几个原子大(dà)小的(de)人工神经(jīng)元(yuán)，其(qí)能够处理(lǐ)光和电信号进行计(jì)算，有望用于下一代人工智能计(jì)算，也有助科学家更好地(dì)模(mó)拟和(hé)理解(jiě)人脑。相(xiāng)关研究成(chéng)果刊(kān)载(zài)于(yú)最(zuì)新一期《自(zì)然·纳米技(jì)术》杂志。

　　业(yè)内(nèi)人士分析指出(chū)，人工智能应用的发展呈指数级增长，对(duì)计算能(néng)力也提出了越来越高的要(yào)求，只有(yǒu)开发出革命(mìng)性硬件，才能(néng)适应未来算力爆(bào)炸时代的(de)要求。而(ér)此次科研人员用了3种2D材料制(zhì)备出了薄如原子(zi)的人工(gōng)神经元，它能学习和处理更加复杂的(de)任(rèn)务。

　　公开资(zī)料显示，AI通过数据学习一(yī)层层的神经网络，机器自主(zhǔ)分辨参数，不断地(dì)将(jiāng)参数归类(lèi)、计(jì)算(suàn)，形成机器自我的(de)学习。神(shén)经(jīng)网络(luò)在机器学习和认(rèn)知(zhī)科学领(lǐng)域，是一种模仿生(shēng)物神经网络(luò)（动(dòng)物的(de)中枢神经(jīng)系(xì)统，特别是大脑）的(de)结构(gòu)和功(gōng)能的数学模型或计算模型。

　　神经(jīng)网络由(yóu)大量的(de)人工神经元联(lián)结进(jìn)行计算。大(dà)多数情况下人工(gōng)神经网络能(néng)在外界(jiè)信息的基础上改变内部结构(gòu)，具(jù鸢尾花怎么读拼音，鸢怎么读)备学习功能。

　　据财(cái)联社(shè)不完全整(zhěng)理，近期(qī)在互动(dòng)易平台回(huí)复人工神经元(yuán)相关(guān)业务的上市(shì)公司(sī)包(bāo)括(kuò)中科(kē)曙光、科大讯飞(fēi)、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如(rú)下：

　　具体来(lái)看，科大(dà)讯(xùn)飞的讯飞超(chāo)脑通过大数据(jù)、云计算和移动互联网，并将算法直接和应用(yòng)结合，在(zài)应用中(zhōng)不断迭代循环优(yōu)化。讯飞超脑采用了对大脑的深(shēn)入解剖学(xué)，使人(rén)工神经网络(luò)像人的大脑神经(jīng)元更(gèng)加接近，从而(ér)使用类似的(de)人工神经(jīng)元方式感知认知(zhī)智能问题(tí)。

　　中(zhōng)科曙(shǔ)光建设“全国一体化算力服务平台”，通(tōng)过统一(yī)的(de)算力服(fú)务门户，实现全国(guó)范围内智能算力(lì)、通用算力资源的融合(hé)调(diào)度及弹性(xìng)供给，满足各类用(yòng)户对(duì)算力(lì)的多(duō)样化、可靠性和便(biàn)捷性的需(xū)求。在类脑(nǎo)智能领(lǐng)域，携手复旦大学类脑智能科学与(yǔ)技术(shù)研究(jiū)院(yuàn)，依(yī)托公司(sī)全国一体化算(suàn)力服(fú)务(wù)平台，支撑全脑860亿神经元规模的(de)全脑模拟计(jì)算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关于人类大脑和神经细胞，还有很(hěn)多不(bù)了解的地方。事实上，不知道(dào)神(shén)经细(xì)胞是如何利用这15种特(tè)征(zhēng)中的许多特征。

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