据媒(méi)体(tǐ)报(bào)道(dào)，来(lái)自英国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研究所和(hé)美国得克萨斯大学的一个(gè)科研团队宣布(bù)了(le)一项(xiàng)重要成就(jiù)：他们(men)通过堆叠(dié)二维（2D）材料，开(kāi)发出(chū)一种厚度仅几个原子大小的人工神经元，其(qí)能够处理光和电(diàn)信(xìn)号(hào)进(jìn)行计算，有望(wàng)用(yòng)于下一代人工智能计算，也(yě)有助科(kē)学家更好地模拟(nǐ)和理解人脑。相(xiāng)关研究成(chéng)果刊载于最新一(yī)期(qī)《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业(yè)内(nèi)人士分(fēn)析指出，人工智能应用的发展呈(chéng)指(zhǐ)数级增(zēng)长，对计(jì)算能(néng)力也提出了越(yuè)来越高(gāo)的要(yào)求(qiú)，只有开发出革(gé)命(mìng)性硬件，才(cái)能适应(yīng)未来算力爆炸时代的要(yào)求马云看未来商铺的前景。而此(cǐ)次(cì)科研人员(yuán)用了(le)3种2D材(cái)料制备出了薄如原(yuán)子的(de)人(rén)工神经元，它(tā)能学(xué)习(xí)和处(chù)理更加复杂的任务。

　　公(gōng)开资料显示，AI通过数据(jù)学习一层层的神经网络，机(jī)器自主分辨参数(shù)，不断(duàn)地将参数归(guī)类、计算，形成机器(qì)自我(马云看未来商铺的前景wǒ)的(de)学习(xí)。神经(jīng)网络在机(jī)器学习和认知科(kē)学领域(yù)，是一种模仿(fǎng)生物神(shén)经网络(luò)（动(dòng)物(wù)的中枢神(shén)经系(xì)统(tǒng)，特(tè)别(bié)是大脑(nǎo)）的结构和功(gōng)能的数学模型(xíng)或计(jì)算模型。

　　神经网络由大量的人工(gōng)神经(jīng)元(yuán)联结进行计算。大多数情(qíng)况下人工神经网络(luò)能在外(wài)界信(xìn)息的基础上改变(biàn)内部(bù)结(jié)构(gòu)，具备学习功能。

　　据(jù)财联社不完全整理，近期在互(hù)动易(yì)平台回复(fù)人工(gōng)神经元相关(guān)业务的上市公司(sī)包括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金自天(tiān)正、大富科(kē)技、深水海纳等，具体情况(kuàng)如下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞(fēi)的讯飞超(chāo)脑通过大数据、云计算和移动互联网(wǎng)，并将算法直接(jiē)和应用结合，在应(yīng)用(yòng)中不断迭(dié)代循环优化。讯飞超脑采用了对大脑的深入解剖学，使人工神经网络像人(rén)的大脑神经元更加(jiā)接近，从而使用类(lèi)似的人工神经元(yuán)方式感(gǎn)知认知智能问题。

　　中(zhōng)科曙(shǔ)光建设(shè)“全国一体化算力服务(wù)平台”，通过(guò)统一的算力服务门户(hù)，实现全国范围内智能算力、通(tōng)用算力资源的融合调度及弹性(xìng)供给(gěi)，满足各类(lèi)用(yòng)户(hù)对算力的多(duō)样化、可靠性(xìng)和便捷性(xìng)的需求。在(zài)类脑(nǎo)智能领(lǐng)域，携手复旦大(dà)学(xué)类脑(nǎo)智能(néng)科学(xué)与技术研究院(yuàn)，依托(tuō)公司全(quán)国一体化算力(lì)服务平台，支撑全脑(nǎo)860亿神经元规模(mó)的全脑模(mó)拟计算(suàn)。

　　不过(guò)，值(zhí)得注意的是，有分析人士(shì)表示，关(guān)于人类大脑(nǎo)和神经(jīng)细胞，还有(yǒu)很多不了解的地方。事实上，不知道神经细胞是如何(hé)利用这15种特征中的许多特征。

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