据媒体报道，来自(zì)英国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研(yán)究所和美国(guó)得(dé)克萨斯(sī)大学的(de)一个科研团队宣布了一项重要成就(jiù)：他们通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出(chū)一种(zhǒng)厚(hòu)度仅几个原子(zi)大小的人工神经元，其能(néng)够处理光和(hé)电信号进行计算，有望用(yòng)于下一(yī)代人工智能(néng)计算，也有助科学(xué)家更好(hǎo)地(dì)模拟和理解人脑。相关研究(jiū)成果刊载于最(zuì)新一期《自(zì)然·纳米技(jì)术(shù)》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人工智能应用的(de)发展(zhǎn)呈指数级增长，对计算能力也(yě)提出了越来越高的要(yào)求，只有开发出(chū)革(gé)命(mìng)性硬件，才能适(shì)应(yīng)未来算(suàn)力爆炸(zhà)时代的要求。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材(cái)料制备(bèi)出(chū)了薄如原子的人工神经元，它(tā)能学(xué)习和处理更加复杂的(de)任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层(céng)层的神经网络，机器自主分(fēn)辨(biàn)参数，不断地(dì)将参数归(guī)类、计(jì)算，形成(chéng)机器自我的学习。神经网络在机器(qì)学(xué)习和认知科(kē)学值勤执勤的区别，值勤跟执勤的区别领域，是一种模仿(fǎng)生物(wù)神经网络（动物的中枢神经(jīng)系统，特(tè)别是大脑）的结(jié)构和功能的数学模型或计(jì)算模型。

　　神经(jīng)网络(luò)由大(dà)量的(de)人(rén)工神(shén)经元联结进行计算。大(dà)多(duō)数情况下人工神经(jīng)网络能(néng)在(zài)外界信(xìn)息的基础(chǔ)上(shàng)改(gǎi)变内部结构(gòu)，具(jù)备学习功能。

　　据财(cái)联社不完全整理(lǐ)，近期在互动易(yì)平台回复人工神经元相(xiāng)关业务的上市公司包括中科曙光、科大(dà)讯飞、金自天正(zhèng)、大富科技、深水海纳等，具体(tǐ)情况如下(xià)：

　　具体来(lái)看(kàn)，科(kē)大讯飞的讯(xùn)飞超脑通过大数(shù)据(jù)、云计算和(hé)移(yí)动互(hù)联(lián)网，并(bìng)将算(suàn)法直接和应用结合(hé)，在(zài)应用中不(bù)断迭代循环优(yōu)化。讯飞超脑采用(yòng)了(le)对大脑(nǎo)的(de)深入解剖(pōu)学，使人工神(shén)经(jīng)网络(luò)像人的大脑神经元更(gèng)加接近，从(cóng)而(ér)使用类似的(de)人工(gōng)神经元方式(shì)感(gǎn)知认知智能问题。

　　中科曙光建设(shè)“全国一体化算(suàn)力服务平台(tái)”，通过统(tǒng)一的(de)算(suàn)力服务门户，实现全(quán)国范(fàn)围内智能算力(lì)、通用算力(lì)资(zī)源(yuán)的融(róng)合调度及弹(dàn)性供给，满(mǎn)足(zú)各类用户对(duì)算(suàn)力的多样化(huà)、可值勤执勤的区别，值勤跟执勤的区别靠性和(hé)便捷性的需求。在(zài)类(lèi)脑智能领域，携手(shǒu)复旦大(dà)学(xué)类脑智能科(kē)学与技术研究院(yuàn)，依(yī)托公司全国(guó)一体化算力(lì)服务平(píng)台，支撑全脑860亿(yì)神经元(yuán)规模的全脑模拟计(jì)算。

　　不过，值得注(zhù)意(yì)的是，有分析(xī)人(rén)士表示，关于人类大脑(nǎo)和神经细胞，还有很多不了(le)解的地方。事实上，不(bù)知道神经(jīng)细胞(bāo)是如何利用这15种(zhǒng)特征中的(de)许(xǔ)多特征(zhēng)。

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