据媒(méi)体报道，来自英国(guó)牛津大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研(yán)究所和美(měi)国得(dé)克萨斯大学的一个(gè)科研团队宣布了一项重要(yào)成(chéng)就(jiù)：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料，开发(fā)出一种厚度(dù)仅几个原子(zi)大小(xiǎo)的人工(gōng)神经元(yuán)，其能够处理光和电信号进行计算，有望用于下一代人工智能计算，也有(yǒu)助科学家更好地模拟和理(lǐ)解人脑。相关(guān)研究成果(guǒ)刊载(zài)于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人士分析指出(chū)，人工(gōng)智能应用的发展呈指数级增长，对计算能(néng)力也提出(chū)了越(yuè)来越高(gāo)的要求(qiú)，只有开发出革命性(xìng)硬件，才(cái)能适应未来算(suàn)力爆炸时代的要求(qiú)。而(ér)此次(cì)科研(yán)人(rén)员用了3种2D材料制备(bèi)出了薄(báo)如原子的(de)人工(gōng)神经元(yuán)，它能学习和处理(lǐ)更加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过(guò)数(shù)据(jù)学习一层层的神经网络(luò)，机器自主分辨参数，不断地(dì)将参数(shù)归类、计算，形成(chéng)机(jī)器自我的学习。神(shén)经网络(luò)在机器(qì)学习和(hé)认知科学领域，是一种模仿生物(wù)神经(jīng)网络（动物的(de)中枢神经系统，特别是大脑）的(de)结构(gòu)和功能(néng)的数学(xué)模型或计算(suàn)模(mó)型。

　　神经网(wǎng)络由大量的人工(gōng)神经元联结进行计算。大多数情况下人工(gōng)神(shén)经(jīng)网络能在外界信息(xī)的(de)基础上改变内(nèi)部结(jié)构，具备学习功能。

　　据财联(lián)社不完全(quán)整理，近期在互动(dòng)易平台(tái)回复人工神(shén)经(jīng)元相(xiāng)关(guān)业务(wù)的(de)上市公司包(bāo)括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深水海纳等(děng)，具体情况如下：

　　具体来看(kàn)，科(kē)大讯(xùn)飞的讯飞超脑(nǎo)通过(guò)大数(shù)据(jù)、云计算(suàn)和移动(dòng)互联网，并将算法直接和应(yīng)用结螺蛳粉去掉酸笋还臭吗，螺蛳粉是汤臭还是笋臭合，在应(yīng)用中(zhōng)不(bù)断(duàn)迭代循环优化。讯飞超(chāo)脑采用了对大脑的深(shēn)入解剖学，使人(rén)工神经网络(luò)像人的大脑神经元更加接近(jìn)，从而(ér)使用类似的人工(gōng)神经(jīng)元方式感知认知智能问题。

　　中科曙(shǔ)光建设“全(quán)国一体(t螺蛳粉去掉酸笋还臭吗，螺蛳粉是汤臭还是笋臭ǐ)化算力(lì)服(fú)务平台(tái)”，通过统一(yī)的算力(lì)服务(wù)门户，实现全国(guó)范围内智能算力、通(tōng)用(yòng)算(suàn)力资源的融合调度及弹性供给(gěi)，满足各类用(yòng)户对算力的多(duō)样化、可靠性和(hé)便(biàn)捷性的(de)需求。在类(lèi)脑智能领域，携手复旦大(dà)学类(lèi)脑智(zhì)能科学与(yǔ)技术研(yán)究院(yuàn)，依(yī)托公(gōng)司全(quán)国一(yī)体化算力(lì)服务(wù)平(píng)台，支撑全脑860亿神经元规模(mó)的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注(zhù)意的是，有分析人士表示，关于人类大脑和神经细胞(bāo)，还有很多不了解的地(dì)方。事实上，不知(zhī)道神经(jīng)细(xì)胞是如何利用(yòng)这15种特征中的许多特(tè)征。

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