据(jù)媒体报道，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧洲(zhōu)研究所和美国(guó)得克萨斯大学的一个科研团队宣布了一项重要(yào)成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度(dù)仅几个(gè)原子大小的人(rén)工神(shén)经元，其能够处理光和电信号进行计算(suàn)，有望用于下(xià)一(yī)代人工智能计算(suàn)，也有助科(kē)学家(jiā)更(gèng)好地模拟和理解人脑(nǎo)。相关研究成果刊载于最(zuì)新一期(qī)《自(zì)然·纳米(区别词和形容词的异同举例，区别词和形容词的异同点mǐ)技术》杂志。

　　业(yè)内人士(shì)分析指出，人工(gōng)智能应用的发展呈指数级增长，对计算能力也(yě)提出了越(yuè)来越高的要(yào)求，只有开发出革(gé)命(mìng)性(xìng)硬件(jiàn)，才(cái)能适应未来算(suàn)力爆炸(zhà)时代的要求。而此次科(kē)研人员用了3种2D材料制备出了薄(báo)如原子的人工神经元，它能学(xué)习(xí)和处理(lǐ)更加(jiā)复杂的任(rèn)务(wù)。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数据(jù)学习一层层的神经网络，机器自主分辨参数，不(bù)断地将参数归类、计(jì)算，形成机器自(zì)我的学(xué)习。神经网络(luò)在机器(qì)学习(xí)和(hé)认知(zhī)科学领域，是一种模(mó)仿生物神(shén)经网络（动(dòng)物的(de)中枢神经系统，特别是大(dà)脑(nǎo)）的结(jié)构和功能(néng)的数(shù)学模型或计算模型。

　　神经(jīng)网络由大量的(de)人工神经元联结进行计(jì)算。大多数情况下(xià)人工神经(jīng)网(wǎng)络能在外(wài)界信息的基(jī)础上改变(biàn)内部结构，具备学习功(gōng)能。

　　据财(cái)联社不完(wán)全整理，近期在(zài)互动(dòng)易平台回(huí)复人工神经(jīng)元相关业务的上(shàng)市公司包括中(zhōng)科曙光、科(kē)大讯飞、金(jīn)自天(tiān)正、大富科技、深水海纳(nà)等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大(dà)讯飞(fēi)的讯飞超脑通(tōng)过大数据、云计算和移(yí)动互联网，并(bìng)将算法直接和应用(yòng)结合，在应用(yòng)中不断迭代循环(huán)优(yōu)化。讯(xùn)飞超脑(nǎo)采用(yòng)了(le)对大脑的(de)深入解剖学，使(shǐ)人工神经网(wǎng)络(luò)像(xiàng)人(rén)的大脑神经元(yuán)更加(jiā)接近，从(cóng)而(ér)使用类(lèi)似(shì)的人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全(quán)国一(yī)体化算力服务(wù)平台”，通过(guò)统一的算力服务门户，实现全(quán)国范围内智能算力、通(tōng)用算力资(zī)源的融合(hé)调度及(jí)弹(dàn)性供给，满足各类用户对算力的多样化、可(kě)靠(kào)性和便(biàn)捷性的需求。在类脑智能领域(yù)，携手复旦大学(xué)类脑智(zhì)能(néng)科学与技术研究(jiū)院，依托公司全(quán)国一(yī)体(tǐ)化(huà)算力服务平(píng)台，支撑全脑(nǎo)860亿神经元(yuán)规模的全脑(nǎo)模拟计(jì)算。

　　不过(guò)，值(zhí)得注意的是(shì)，有分析人士表示，关于人类大脑和(hé)神经细(xì)胞，还有很多不了解的地方。事实上(shàng)，不(bù)知道神(shén)经细胞是如何(hé)利用这15种特征中(zhōng)的许多(duō)特征。

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