据媒体报(bào)道，来自英国牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得克(kè)萨斯大(dà)学的(de)一个科研(yán)团队(duì)宣(xuān)布了(le)一项重要成就：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发出一种(zhǒng)厚度仅几个原(yuán)子大(dà)小的人工神经元(yuán)，其能够处(chù)理光(guāng)和电信号进行计算，有望用于下(xià)一代人工智(zhì)能计算，也有助科(kē)学家更(gèng)好(hǎo)地模拟和理(lǐ)解(jiě)人(rén)脑。相关(guān)研究成果刊(kān)载于最新一期《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析指出，人工智(zhì)能应用(yòng)的发(fā)展(zhǎn)呈指数(shù)级增长，对计算(suàn)能力也提出了越来越高的要(yào)求，只(zhǐ)有开(kāi)发出(chū)革命性硬(yìng)件，才能适应未来算力(lì)爆炸时代的要求。而此次科研(yán)人员用了3种2D材(cái)料制备(bèi)出了薄如原子的人工神经(jīng)元(yuán)，它能学习和处(chù)理更加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据(jù)学习(xí)一层层的(de)神经网络，机器自(zì)主(zhǔ)分辨参数，不断地将参数归类、计算(suàn)，形(xíng)成机器自(zì)我(wǒ)的学习。神(shén)经网络(luò)在机器学习和认知(zhī)科学领域，是一种模(mó)仿生(shēng)物神经(jīng)网(wǎng)络（动物的中枢神经(jīng)系(xì)统，特别是大脑）的结构和(hé)功能(néng)的数学模型(xíng)或计算模型。

　　神经网络由大量的人(rén)工神经元联(lián)结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在(zài)外界信息的基础上改变(biàn)内部(bù)结构(gòu)，具备学习功能(néng)。

　　据财联(lián)社不(bù)完全整(zhěng)理，近(jìn)期在互(hù)动易平台(tái)回(huí)复人(rén)工(gōng)神经元(yuán)相关业务的上(shàng)市公(gōng)司(sī)包括中科(kē)曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如(rú)下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移动(dòng)互(hù)联网，并(bìng)将算法直接和实属和属实区别在哪，实属与属实的区别应用结合，在应用(yòng)中不断迭代(dài)循环优化。讯飞超(chāo)脑采用了对大脑的深入解剖学，使人工神经(jīng)网络像人的大脑神经元更加(jiā)接近，从而使用类似的人(rén)工神经元方式感知认知(zhī)智能问题。

　　中科曙(shǔ)光建设“全国一体化算(suàn)力(lì)服务平台”，通过(guò)统一(yī)的算(suàn)力服务门户，实(shí)现全国范围内(nèi)智能算力、通用算力(lì)资(zī)源(yuán)的融合(hé)调度(dù)及弹性供给(gěi)，满(mǎn)足各类(lèi)用户(hù)对算力(lì)的多样化、可靠(kào)性和便(biàn)捷(jié)性的需求。在类(lèi)脑(nǎo)智(zhì)能领域，携手复旦(dàn)大学类脑智能科学与技术(shù)研(yán)究院，依托公司(sī)全(quán)国一体化算力(lì)服务平台，支(zhī)撑全(quán)脑860亿(yì)神经元规(guī)模(mó)的全脑模拟计算。

　　不过，值(zhí)得注意的(de)是，有(yǒu)分实属和属实区别在哪，实属与属实的区别析人士表示，关于(yú)人类大脑和神经细胞(bāo)，还有很(hěn)多不了(le)解的(de)地(dì)方(fāng)。事实上，不知道神经细胞是如何利用这15种特征中的许多特征。

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