据(jù)媒体报道(dào)，来自英国(guó)牛津大学(xué)、IBM欧洲研(yán)究所和(hé)美(měi)国(guó)得克(kè)萨斯大学(xué)的一个科研团队(duì)宣布了一项重要成就(jiù)：他们通过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度仅几个原子大小的人工(gōng)神经元，其能(néng)够(gòu)处理光和电信号进行计算，有(yǒu)望(wàng)用(yòng)于下一代人工智能计算，也(yě)有助科学(xué)家(jiā)更好地模拟和理解人(rén)脑。相(xiāng)关研究(jiū)成果刊载于最新一期《自然·纳(nà)米(mǐ)技术》杂(zá)志。

　　业内人(rén)士分析指出，人工智能应(yīng)用的发展呈(chéng)指数级(jí)增长(zhǎng)，对计算能力也提出了越来(lái)越高的(de)要(yào)求(qiú)，只有开发(fā)出革命性硬件，才能(néng)适应未来算(suàn)力爆炸时代的(de)要求。而此(cǐ)次科研人员用了(le)3种2D材料制备出(chū)了薄如原(yuán)子的人工神经元(yuán)，它能学习(xí)和处(chù)理更(gèng)加(jiā)复杂的任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过数据学习一层(céng)层(céng)的神(shén)经网络，机器自主分辨参数，不断地将参数归类、计算，形成机器自(zì)我的学(xué)习。神经网络在机器学习和(hé)认知科学领域，是一种模(mó)仿生物神经网络（动物(wù)的中枢神经(jīng)系统(tǒng)，特别是(shì)大脑）的(de)结构(gòu)和功能的数学模型或(huò)计算模型。

　　神经网络由大(dà)量的(de)人工神经元联结进行计算。大多数(shù)情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，具(jù)备形容一晃十年的诗句，含有十年的诗句学习(xí)功(gōng)能(néng)。

　　据财联(lián)社不(bù)完全整理(lǐ)，近期在互动(dòng)易平台回(huí)复(fù)人工神(shén)经(jīng)元相(xiāng)关业(yè)务的(de)上市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯飞、金自(zì)天正、大富科技、深水海纳等，具(jù)体情(qíng)况如下：

　　具体来看，科(kē)大讯飞的讯飞超脑通过(guò)大数据、云计算和移动互(hù)联(lián)网，并将算法(fǎ)直接和应(yīng)用结合，在(zài)应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑(nǎo)采用了对大脑的深入(rù)解剖学，使人(rén)工神(shén)经网络像人的大脑(nǎo)神(shén)经元更加接近，从而使用类似的人(rén)工神经元方式感知认知(zhī)智能问题。

　　中(zhōng)科曙光建设“全国一体化算力服(fú)务平(píng)台”，通(tōng)过统一的算(suàn)力服务门户，实(shí)现全国范围内智能算力(lì)、通用算力资源的融(róng形容一晃十年的诗句，含有十年的诗句)合调度(dù)及弹性(xìng)供给，满足各类(lèi)用(yòng)户对算力的多(duō)样化、可(kě)靠(kào)性(xìng)和便捷性的需求。在(zài)类(lèi)脑智能领(lǐng)域(yù)，携手复旦大(dà)学(xué)类脑智能科(kē)学(xué)与技(jì)术(shù)研究院，依托公司(sī)全国一体化算(suàn)力服(fú)务平(píng)台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不(bù)过(guò)，值得注(zhù)意的是，有(yǒu)分析人士表(biǎo)示，关于(yú)人(rén)类大脑和神经细(xì)胞(bāo)，还有(yǒu)很多不了解的地(dì)方。事实上(shàng)，不知道(dào)神经(jīng)细(xì)胞是如何利(lì)用这15种特征中的(de)许多(duō)特(tè)征(zhēng)。

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