据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美国(guó)得克萨斯大学的一个科研团队(duì)宣布了一项重要成就：他(tā)们通(tōng)过堆叠(dié)二维(wéi)（2D）材料，开发出(chū)一种厚(hòu)度(dù)仅几(jǐ)个原(yuán)子大小(xiǎo)的人工神经元，其能(néng)够处理光和电信号进行(xíng)计算，有望用于下一(yī)代人工智能计(jì)算，也有助(zhù)科学家(jiā)更好(hǎo)地模拟和理(lǐ)解人(rén)脑。相关研(yán)究成果刊载于最新一期《自然·纳(nà)米技(jì)术》杂志(zhì)。

　　业(yè)内人士(shì)分析(xī)指出(chū)，人(rén)工智能应(yīng)用的(de)发展呈指(zhǐ)数级增长(zhǎng)，对计算能力也提出了(le)越来(lái)越(yuè)高的(de)要求，只有(yǒu)开发(fā)出革命性硬(yìng)件，才能(néng)适(shì)应未来算力(lì)爆炸时代的要(yào)求(qiú)。而此次(cì)科研人员(yuán)用(yòng)了3种2D材料制备出(chū)了薄如原(yuán)子(zi)的人工神经元，它(tā)能学习和处理(lǐ)更(gèng)加(jiā)复(fù)杂的任务。

　　公(gōng)开(kāi)资料显示，AI通(tōng)过数据学习一层层的神经网(wǎn鸭绒被好还是鹅绒被好，鹅绒被最大的缺点g)络，机器自(zì)主分辨参数，不断地将参数归类、计算，形成机器自(zì)我的学习。神经网络在机器学习(xí)和认知科学(xué)领域，是一种模(mó)仿(fǎng)生物(wù)神经网络（动物的(de)中(zhōng)枢(shū)神经系统(tǒng)，特(tè)别(bié)是(shì)大脑）的(de)结构(gòu)和功能的数(shù)学模型或计(jì)算模型。

　　神(shén)经(jīng)网(wǎng)络由大量的人工神(shén)经元联结进行计算。大多(duō)数情况下人(rén)工(gōng)神经网络能在外界信息(xī)的基(jī)础上改变(biàn)内部结构(gòu)，具备学习功能。

　　据(jù)财(cái)联社不完全整(zhěng)理(lǐ)，近期在(zài)互动易(yì)平台(tái)回复人(rén)工神(shén)经元相关业务的上市(shì)公(gōng)司(sī)包(bāo)括(kuò)中科曙光(guāng)、科大讯飞、金(jīn)自天正、大富科技、深水海纳等(děng)，具体情(qíng)况如下(xià)：

　　具(jù)体来(lái)看，科大讯飞的(de)讯飞超脑(nǎo)通过大(dà)数(shù)据、云计算和移动(dòng)互(hù)联(lián)网，并将(jiāng)算法直(zhí)接(jiē)和应(yīng)用结合，在应用中不断迭代循环优化(huà)。讯飞超脑采用了对(duì)大脑的深入解剖(pōu)学，使人工神经(jīng)网络像(xiàng)人的大脑(nǎo)神经元更加接近，从而使用(yòng)类似(shì)的(de)人工神经元(yuán)方式(shì)感知认知智能问题。

　　中科曙光建设(shè)“全国一体化算力服(fú)务平(píng)台”，通(tōng)过统一(yī)的算(suàn)力服务(wù)门户(hù)，实现(xiàn)全国范围内智能算力、通用算力资源(yuán)的融(róng)合调度及弹性供(gōng)给，满足各类(lèi)用户对(duì)算力的多(duō)样(yàng)化(huà)、可靠(kào)性和(hé)便捷性(xìng)的(de)需求。在类(lèi)脑(nǎo)智能领域(yù)，携手复旦(dàn)大学(xué)类脑(nǎo)智能科学(xué)与技术研究院，依托公司全国一体化(huà)算力服务(wù)平台(tái)，支撑(chēng)全脑860亿神经元规模的全脑模拟(鸭绒被好还是鹅绒被好，鹅绒被最大的缺点nǐ)计算。

　　不过，值得(dé)注(zhù)意的是，有分析人士表(biǎo)示(shì)，关(guān)于人类大脑和神经细胞，还有很(hěn)多不了解(jiě)的地(dì)方。事(shì)实鸭绒被好还是鹅绒被好，鹅绒被最大的缺点(shí)上(shàng)，不知道神经(jīng)细胞是如何(hé)利用(yòng)这15种特征(zhēng)中的许(xǔ)多(duō)特征。

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