据媒(méi)体报道，来(lái)自英国牛津(jīn)大学、IBM欧(ōu)洲研(yán)究所和美国得(dé)克萨斯大学的(de)一(yī)个科研团队宣布了(le)一(yī)项重要成就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材料，开(kāi)发出(chū)一种(zhǒng)厚度仅几个(gè)原子大(dà)小的(de)人工神经元，其(qí)能(néng)够处理光(guāng)和电信号进行(xíng)计算，有望用于下一(yī)代(dài)人工(gōng)智能计算，也有(yǒu)助科学家(jiā)更好地模拟和理解人脑。相关(guān)研究成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内(nèi)人士分析指(zhǐ)出(chū)，人工智能应用的发展(zhǎn)呈指数级增长，对计算能(néng)力也(yě)提出了越来(lái)越(yuè)高的要(yào)求，只(zhǐ)有开发(fā)出(chū)革命性(读西的字有哪些，读喜的字有哪些xìng)硬件，才能适应(yīng)未来算力爆炸时代的要(yào)求。而此次科(kē)研人员用了3种2D材料制备出了薄如原子的人工神经元，它(tā)能学习和处理(lǐ)更加复杂的(de)任务(wù)。

　　公(gōng)开资料显示，AI通过数据学习一层层(céng)的神经网络(luò)，机器(qì)自主分辨参(cān)数，不断地(dì)将(jiāng)参数归类(lèi)、计(jì)算(suàn)，形成机器自我的学(xué)习。神经网络在机(jī)器学(xué)习和(hé)认知科学领域，是一(yī)种模仿生物神经网络（动(dòng)物的中(zhōng)枢神(shén)经系统，特(tè)别是大脑）的(de)结构和(hé)功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大(dà)量的(de)人工神经元(yuán)联结进行(xíng)计算。大多数情况(kuàng)下人工(gōng)神经网(wǎng)络能在(zài)外界信(xìn)息(xī)的基础(chǔ)上改变内(nèi)部结构，具备学习功(gōng)能。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易平台(tái)回(huí)复(fù)人工神经(jīng)元相(xiāng)关(guān)业务的上(shàng)市公司(sī)包括中科(kē)曙光、科大讯飞(fēi)、金自天(tiān)正、大(dà)富科技(jì)、深水海纳(nà)等，具体情况如下：

　　具(jù)体来看(kàn)，科大讯飞的讯飞(fēi)超脑(nǎo)通过大数据、云计算和(hé)移动互联(lián)网，并(bìng)将算法直接和应用结合，在应(yīng)用中不断迭(dié)代循环优(yōu)化(huà)。讯飞超脑(nǎo)采用了对大脑的深入解(jiě)剖学，使人工(gōng)神经网(wǎng)络像人(rén)的(de)大脑(nǎo)神经元更(gèng)加接(jiē)近，从而使(shǐ)用(yòng)类似的人(rén)工(gōng)神经(jīng)元方式(shì)感知(zhī)认知智能问(wèn)题(tí)。

　　中科曙光建设“全(quán)国一体化(huà)算力服务平台”，通(tōng)过统一的(de)算力服务门(mén)户(hù)，实现全国(guó)范围内(nèi)智能算力、通用算力资源的融合调度(dù)及弹性(xìng)供给，满足(zú)各类用户对算力的多样(yàng)化(huà)、可靠性和便捷性(xìng)的(de)需求。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑智能科学与技术研究院，依(yī)托(tuō)公司(sī)全国一体化算力服务平台(tái)，支撑全脑860亿神经元规模的(de)全脑(nǎo)模读西的字有哪些，读喜的字有哪些拟计算。

　　不过(guò)，值得(dé)注意的是，有分析人士表(biǎo)示，关于人类大脑和神经细胞，还有(yǒu)很多(duō)不了解的地(dì)方。事实(shí)上，不知道神经细胞(bāo)是(shì)如(rú)何利用(yòng)这15种(zhǒng)特征中(zhōng)的许多(duō)特(tè)征(zhēng)。

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