据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和(hé)美国得克萨(sà)斯(sī)大学的一个(gè)科研团队宣布(bù)了(le)一项(xiàng)重(zhòng)要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度(dù)仅(jǐn)几个原(yuán)子大小的人(rén)工神经(jīng)元，其能够(gòu)处理光(guāng)和电信号(hào)进行计算(suàn)，有望用于(yú)下一代人工智能计算，也有助科学家更好(hǎo)地模拟和(hé)理解人脑。相关(guān)研究成果(guǒ)刊载于最新一期(qī)《自然·纳米技术(shù)》杂志(zhì)。

　　业(yè)内人(rén)士分(fēn)析指(zhǐ)出，人工(gōng)智能应用的(de)发(fā)展呈(chéng)指数级增长，对计算能力(lì)也(yě)提(tí)出了越来(lái)越高(gāo)的要求(qiú)，只(zhǐ)有开发出革命性(xìng)硬件，才能适应未来算力爆(bào)炸时代的要求(qiú)。而此(cǐ)次科研人员用(yòng)了3种2D材(cái)料(liào)制备(bèi)出了薄如原子的人工神(shén)经(jīng)元，它(tā)能(néng)学习(xí)和处(chù)理更(gèng)加复杂的任(rèn)务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据学习一层层(céng)的神经网络，机器自主分辨参数，不断地将(jiāng)参数归类(lèi)、计(jì)算，形(xíng)成机器自我的学习。神经网络在机器学习和(hé)认知科学领域，是一(yī)种模(mó)仿(fǎng)生物神经网(wǎng)络（动物的中(zhōng)枢(shū)神经系(xì)统，特别是大脑）的结构和功能的(de)数学模型(xíng)或计算模型。

　　神(shén)经(jīng)网(wǎng)络由大(dà)量的人工(gōng)神经元(yuán)联结进行(xíng)计算。大多数(shù)情况下人工神(shén)经网(wǎng)络能在(zài)外界信息的基(jī)础上改变内部结(jié)构，具备学习功(gōng)能。

　　据财(cái)联社不完全(quán)整理(lǐ)，近期在互动(dòng)易平台回复(fù)人工神经元相关业务的上市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正(zhèng)、大富(fù)科(kē)技、深水海(hǎi)纳等，具(jù)体情况如下(xià)：

　　具体来看，科(kē)大讯飞的(de)讯飞(fēi)超脑通(tōng)过大数据、云计算和移动互联(lián)网，并将算(suàn)法直接和doi的时候怎么夹，doi是怎么夹应用结合(hé)，在doi的时候怎么夹，doi是怎么夹应用中(zhōng)不断迭代(dài)循环优化。讯飞超脑采用(yòng)了对大脑(nǎo)的深入解剖学，使(shǐ)人(rén)工神经网络(luò)像(xiàng)人的大脑神经元更加接近，从而使(shǐ)用类似的人(rén)工(gōng)神经元方(fāng)式感(gǎn)知认知智能问题(tí)。

　　中科曙光(guāng)建设“全(quán)国一(yī)体(tǐ)化算力服务(wù)平(píng)台”，通过统一的算力服务(wù)门户，实现全国范(fàn)围内智(zhì)能算(suàn)力、通用算力资源的融(róng)合调度(dù)及弹(dàn)性供给(gěi)，满(mǎn)足各(gè)类用户对算力的多样化、可(kě)靠性和便捷性的需求(qiú)。在(zài)类脑(nǎo)智能领(lǐng)域，携手(shǒu)复旦大(dà)学类脑智能科学与技术研(yán)究院，依托公司全国一(yī)体化算力(lì)服务(wù)平台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不过，值(zhí)得注(zhù)意(yì)的是，有(yǒu)分析(xī)人士表(biǎo)示(shì)，关于人(rén)类(lèi)大脑和神经细胞(bāo)，还(hái)有很多不了解的地方(fāng)。事(shì)实上，不(bù)知(zhī)道神经细胞(bāo)是如(rú)何(hé)利用这15种(zhǒng)特征中的许多特征。

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