据媒体报道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究(jiū)所和(hé)美国(guó)得克萨斯大(dà)学的(de)一(yī)个科研(yán)团队宣布(bù)了一项(xiàng)重要(yào)成就：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个(gè)原子大小的人(rén)工神经元，其能够处理光和电(diàn)信(xìn)号进行计算(suàn)，有望用于下一代人工智能计(jì)算，也有助科学家更(gèng)好地模拟和理解人脑(nǎo)。相关研究成果刊载于(yú)最新(xīn)一期(qī)《自然·纳米(mǐ)技术(shù)》杂志。

　　业内人士分析(xī)指出，人工智能(néng)应(yīng)用的发展呈(chéng)指数级增长，对计算能力也(yě)提出了越来越(yuè)高(gāo)的(de)要求(qiú)，只有开发出(chū)革命(mìng)性硬件，才能适(shì)应未来(lái)算力爆炸时(shí)代的(de)要(yào)求。而此次科研人员用了3种2D材料制(zhì)备出了薄如原子的人工神(shén)经元，它能学习和处理更加复杂的任(rèn)务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过(guò)数据学习一层层的神经网(wǎng)络，机器(qì)自主分(fēn)辨(biàn)参数，不断地将参数归(guī)类、计算，形成机(jī)器自我的学习。神经网络在机器学习和认(rèn)知科学领域(yù)，是(shì)一种模(mó)仿生物神(shén)经网络（动物(wù)的中枢(shū)神经系(xì)统，特(tè)别是大脑）的结(jié)构和(hé)功能的数(shù)学模(mó)型或计算模型。

　　神经网络(luò)由大量的人工神经元联结(jié)进行计(jì)算。大多数(shù)情况下人工(gōng)神经网(wǎng)络能在外(wài)界信(xìn)息(xī)的基础上改变(biàn)内部结构(gòu)，具备(bèi)学习功(gōng)能。

　　据(jù)财联(lián)社不完(wán)全整(zhěng)理，近期在互动易平(píng)台回复人工神经(jīng)元相(xiāng)关业务的(de)上市公(gōng)司包括中科曙(shǔ)光(guāng)、科大讯飞、金自天(tiān)正、大富科技、深水(shuǐ)海纳(nà)等(děng)，具(jù)体情况(kuàng)如(rú)下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云(yún)计算(suàn)和移动互联网，并将算法直接和应用结合，在应用中(zhōng)不断迭代循环优化。讯飞超脑(nǎo中国内战打了几年，中国内战打了几年时间)采用了对大脑的(de)深入解(jiě)剖(pōu)学(xué)，使人工神经网络像人的大脑(nǎo)神(shén)经(jīng)元更加接近(jìn)，从而(ér)使用类似的(de)人工神经元方式(中国内战打了几年，中国内战打了几年时间shì)感知认知(zhī)智能问题。

　　中科曙光(guāng)建设(shè)“全国一体化(huà)算(suàn)力服务平台(tái)”，通(tōng)过统一的算力服务(wù)门户，实现全(quán)国范围内智能算力、通用算力资源的融合调度(dù)及弹性供给，满足各(gè)类用户对算力的多样化、可靠性和(hé)便捷(jié)性的需求。在类脑智能(néng)领域，携手复旦大学类(lèi)脑智能科学与技(jì)术研究中国内战打了几年，中国内战打了几年时间院，依托(tuō)公司全国一体(tǐ)化(huà)算力(lì)服务平台(tái)，支撑全脑860亿神(shén)经元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分析人士表示，关于人类大脑(nǎo)和神经细胞，还有很多(duō)不了解的地方(fāng)。事实上，不知道神经(jīng)细(xì)胞是如何利用这15种特征中的许多特(tè)征。

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