据媒体报道(dào)，来自英国牛津(jīn)大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国(guó)得克萨斯大学的一个(gè)科研团队宣布了一(yī)项重要成就(jiù)：他们(men)通(tōng)过堆叠(dié)二维（2D）材料(liào)，开发出(chū)一种厚(hòu)度仅(jǐn)几(jǐ)个原子大小的人工神经元，其能够处理光和电(diàn)信号进行计算，有望用于下一代人工智(zhì)能计(jì)算，也有助科学家更好地模拟(nǐ)和理解人脑。相关研究(jiū)成果刊载于最新一(yī)期《自(zì)然·纳(nà)米技术(shù)》杂志。

　　业内(nèi)人士分析(xī)指出，人工(gōng)智(zhì)能应用的(de)发(fā)展呈指数级增(zēng)长，对计(jì)算(suàn)能力也提出了越来越高的要求，只有开发出革命性硬件，才能适应未来算力爆(bào)炸时(shí)代的要求。而(ér)此次科研人员用了3种2D材(cái)料制备出了薄如原子(zi)的人(rén)工神经元，它(tā)能学习和(hé)处理更加复(fù)杂(zá)的任务(wù)。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数(shù)据学习一层层的(de)神(shén)经网络，机器自主分(fēn)辨(biàn)参数(shù)，不断地(dì)将参数(shù)归类、计(jì)算，形成机(jī)器(qì)自(zì)我(wǒ)的学习。神经网络(luò)在(zài)机器学习和认知(zhī)科学领域(yù)，是一种模仿(fǎng)生物神经(jīng)网(wǎng)络（动物(wù)的(de)中枢神经系统，特(tè)别是大脑）的结构和功(gōng)能(néng)的数学模型或计(jì)算模型。

　　神经网络(luò)由大量的(de)人工(gōng)神经元联结进(jìn)行计(jì)算。大多(duō)数(shù)情况下人工神(shén)经网络能(néng)在(zài)外界信息的基础上改变内部结构，具备学习功能。

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　　具体(tǐ)来看，科(kē)大讯飞(fēi)的讯飞超(chāo)脑通过大数据、云计(jì)算和(hé)移动互(hù)联网，并将算法直接和应用结合(hé)，在应用中不断迭代循(xún)环优化。讯(xùn)飞(fēi)超脑采用(yòng)了对大脑的深入解剖学，使人工神经网络像人(rén)的(de)大脑神(shén)经元更加接近，从而使用类似的人工(gōng)神经元方(fāng)式感知认知智能问题。

　　中科曙光建(jiàn)设“全(quán)国(guó)一体化算力服(fú)务平台”，通过统一的算(suàn)力服务门(mén)户，实现(xiàn)全国(guó)范围内智能算力(lì)、通(tōng)用算力资源(yuán)的融合调度(dù)及弹性(xìng)供(gōng)给，满足各(gè)类(lèi)用户对算力的多样化、可靠(kào)性和便捷性的需(xū)求(qiú)。在类脑智能(néng)领域，携手(shǒu)复旦大学类脑(nǎo)智能科(k酵母菌是真核还是原核 细菌一定都是原核生物吗ē)学(xué)与技术研究院，依(yī)托公司(sī)全国一体化算力服务平台，支(zhī)撑(chēng)全脑860亿神经(jīng)元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是(shì)，有(yǒu)分析人(rén)士表示，关(guān)于人类大(dà)脑和神经(jīng)细胞，还有很多不了解(jiě)的地方。事实上，不知道神经(jīng)细胞是如(rú)何(hé)利用(yòng)这15种(zhǒng)特(tè)征中的许多特征。

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