据媒体(tǐ)报(bào)道，来自英国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国(guó)得克萨斯大学的一(yī)个科研(yán)团队(duì)宣布了一项重要成就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发(fā)出(chū)一种厚度仅(jǐn)几(jǐ)个原子大(dà)小的人工神经元(yuán)，其能够(gòu)处(chù)理(lǐ)光和电信(xìn)号进行计算，有望用于下一代人(rén)工智能计算，也有(yǒu)助科学家更好地模拟(nǐ)和理解人脑。相关(guān)研究成果刊载于最(zuì)新一期(qī)《自然·纳米技术》杂(zá)志(zhì)。

　　业内(nèi)人(rén)士分析指(zhǐ)出(chū)，人工智能应用的发展呈指数(shù)级(jí)增长，对计算能力(lì)也提出了越(yuè)来越高的(de)要求，只有开发出(chū)革(gé)命性硬件，才能适应未来算力爆炸时代的(de)要求。而此(cǐ)次科研人员(yuán)用(yòng)了3种2D材(cái)料(liào)制备出(chū)了薄(báo)如(rú)原(yuán)子的人工神经元，它能(néng)学习和处理更加复杂(zá)的任(rèn)务。

　　公开资料(liào)显示，AI通(tōng)过数据学习一(yī)层层(céng)的(de)神(shén)经网(wǎng)络，机器自主分辨参数(shù)，不断地将参(cān)数归(guī)类、计算，形成机器自我(wǒ)的学习。神经网络在机器(qì)学(xué)习和(hé)认知科学(xué)领域，是一种模仿生物神经网(wǎng)络（动物的中(zhōng)枢(shū)神经系统，特别是(shì)大脑）的结构和功能的数学(xué)模型或计(jì)算模(mó)型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工(gōng)神经(jīng)元联结进行(xíng)计算(suàn)。大多(duō)数情况下人工神经(jīng)网(wǎng)络能(néng)在外界信(xìn)息(xī)的(de)基础上改变内部(bù)结构，具备学(xué)习功能(néng)。

　　据财联社不完全整理，近期在互(hù)动(dòng)易平(píng)台回复人工神(shén)经元相关业(yè)务的上(shàng)市(shì)公司(sī)包(bāo)括中科曙光(guāng)、科(kē)大讯飞、金(jīn)自天正、大富(fù)科技、深水海纳等(děng)，具体(tǐ)情况如(rú)下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通(tōng)过大数据、云计算和移动互联(lián)网，并(bìng)将(jiāng)算法(fǎ)直接和应用结合，在应(yīng)用中不(bù)断迭代(dài)循环优化。讯(xùn)飞超脑采用(yòng)了对(duì)大脑的深入解剖学，使人工神经网络像人的大脑(nǎo)神经元更加接近(jìn)，从而(ér)使用类(lèi)似的人工神经(jīng)元方式感知认(rèn)知智能问题。

　　中科(kē)曙光建设“全(quán)国一(yī)体化算力(lì)服务平台(tái)”，通过统一(yī)的算力(lì)服务门户(hù)，实(shí)现全(quán)国范围(wéi)内智能算力(lì)、通用(yòng)算力(lì)资源的融合(hé)调(diào)度及弹性供给，满足各类用(yòng)户对算力的多样化、可靠性和便捷(jié)性的(de)需求。在类脑智能(néng)领域，携(xié)手复旦大学(xué)类脑智能科(kē)学与技术研究院，依托公司(sī)全(quán)国(guó)一体化算(suàn)力服务平台n. v. adj. adv.是啥，英语词性分类12种及缩写，支撑全脑860亿(yì)神经元规(guī)模的(de)全脑模拟(nǐ)计算。

　　不(bù)过，值得注意的(de)是，有(yǒu)分析人士表示，关于人类大脑和神(shén)经细胞，还(hái)有很多不了解的地方。事实上(shàng)，不(bù)知道神经细(xì)胞是如(rú)何利用这15种特(tè)征中的许多特征。

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