据媒体报(bào)道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯(sī)大学的一个科(kē)研团队宣布了一项重要成就：他们通过(guò)堆叠二(èr)维（2D）材料(liào)，开(kāi)发(fā)出一(yī)种厚(hòu)度仅(jǐn)几个原(yuán)子大小(xiǎo)的人工神经元，其(qí)能(néng)够处理(lǐ)光和电信号进(jìn)行计算(suàn)，有望用于(yú)下一代(dài)人工智能计算，也(yě)有助(zhù)科学(xué)家更(gèng)好(hǎo)地模拟和理(lǐ)解人(rén)脑(nǎo)。相(xiāng)关研究(jiū)成果刊载于最新(xīn电动牙刷如何自w到高c，将电动牙刷放在小洞里作文)一(yī)期《自然·纳(nà)米(mǐ)技术》杂(zá)志。

　　业内人士分析(xī)指出，人(rén)工智能(néng)应(yīng)用的发(fā)展呈指数(shù)级增长，对计算能(néng)力也提出了越来(lái)越高的要(yào)求，只(zhǐ)有开发出革命(mìng)性硬件，才(cái)能适应(yīng)未来算力爆炸时代的要求。而此次(cì)科(kē)研人(rén)员用了3种2D材料制(zhì)备(bèi)出了薄如原(yuán)子(zi)的(de)人工神经元(yuán)，它能学习和处理更加复杂(zá)的任务。

　　公开资(zī)料显(xiǎn)示(shì)，AI通过数(shù)据学习一层层的神经网络，机器自主(zhǔ)分辨(biàn)参数(shù)，不(bù)断(duàn)地将参数(shù)归类、计算，形成机器自(zì)我的学习。神经网络在机器(qì)学习和(hé)认知科学领域(yù)，是一(yī)种模仿生(shēng)物神经网络（动物的(de)中枢神经(jīng)系统，特别是大(dà)脑）的结构和功能(néng)的数(shù)学模型或(huò)计算(suàn)模型。

　　神(shén)经网络由大量(liàng)的人工神经(jīng)元联结进行计算。大多(duō)数情况下人工神经网(wǎng)络能在外界(jiè)信息的基(jī)础上(shàng)改变内部(bù)结构，具(jù)备学(xué)习功能。

　　据财联社不完全整(zhěng)理，近期在互动易(yì)平台回(huí)复人工神经元相关业务的上市公司(sī)包括中科曙光、科(kē)大讯飞、金自天正、大富科(kē)技、深水(shuǐ)海纳(nà)等，具体(tǐ)情况(kuàng)如下：

　　具(jù)体来看(kàn)，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据(jù)、云计算和(hé)移动互联网，并将算法直(zhí)接(jiē)和(hé)应用结合，在应用中不断(duàn)迭(dié)代循环优化。讯飞超脑(nǎo)采(cǎi)用了对(duì)大脑的深入(rù)解剖学，使人工神经网络像人(rén)的大脑神经元更加接(jiē)近，从而使用类(lèi)似的人工神经元方式感知认知智(zhì)能问题(tí)。

　　中(zhōng)科曙光建设“全国一体化算力服务平台”，通过统一的算力服务门户，实现全(quán)国范围(wéi)内智能(néng)算力、通用算力资源的(de)融合(hé)调(diào)度及弹性供给(gěi)，满足各类(lèi)用户(hù)对(duì)算力的多样(yàng)化(huà)、可靠性和便捷(jié)性的需求。在类脑(nǎo)智能(néng)领域(yù)，携手(shǒu)复旦大(dà)学类脑智能科学(xué)与技术研究院，依托公司全国(guó)一体化算力服务平台，支撑全脑860亿(yì)神经元规模(mó)的全脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的(de)是，有(yǒu)分(fēn)析人士(shì)表示，关于人类大脑和神经细(xì)胞，还(hái)有很(hěn)多不了解的地方(fāng)。事实上，不知道(dào)神经细(xì)胞是如何利用这15种(zhǒng)特征中的(de)许(xǔ)多特征。

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