据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学(xué)的(de)一(yī)个科研团队宣布了一项重(zhòng)要成就：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料，开发(fā)出一种厚度(dù)仅几个(gè)原子大小的(de)人(rén)工神经(jīng)元，其能(néng)够处理(lǐ)光(guāng)和电信号进行(xíng)计算，有望(wàng)用于下一代人工(gōng)智能计算，也有助科(kē)学家(jiā)更好地模拟和理(lǐ)解人(rén)脑。相关研(yán)究成果(guǒ)刊载于最新一期(qī)《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指出(chū)，人工智能应用的发展呈指(zhǐ)数级增长，对计算能力也提出了越来越高的要求，只有开发出(chū)革命(mìng)性硬(yìng)件(jiàn)，才能(néng)适应未来(lái)算力爆(bào)炸时代的要求(qiú)。而此次科研人(rén)员(yuán)用(yòng)了(le)3种2D材料制备(bèi)出了薄(báo)如原子的人工神经元，它能学习和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料(liào)显(xiǎn)示，AI通(tōng)过数据学习一层层的神经网(wǎng)络，机器自主分辨参数，不断地将参数归(guī)类(lèi)、计(jì)算，形(xíng)成机(jī)器(qì)自我的学习。神经网络(luò)在机器学习和认知科(kē)学领域，是(shì)一种模仿(fǎng)生(shēng)物(wù)神经网络（动物的(de)中枢(shū)神经系(xì)统，特别是大脑）的结(jié)构和功能(néng)的数(shù)学模型或(huò)计(jì)算模型。

　　神经(jīng)网(wǎng)络由大(dà)量的人工神经元联结(jié)进(jìn)行计算。大(dà)多数情(qíng)况下人(rén)工神(shén)经网络能(néng)在外界信息(xī)的基础上(shàng)改变内部结(jié)构，具(jù)备学习功(gōng)能。

　　据(jù)财联社不完(wán)全整(zhěng)理，近期在互动易平台回复人工神经元相关业(yè)务的上市公司(sī)包(bāo)括中(zhōng)科曙光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水(shuǐ)海(hǎi)纳(nà)等，具体情况如下(xià)：

　　具体(tǐ)来看，科(kē)大讯(xùn)飞(fēi)的讯(xùn)飞(fēi)超(chāo)脑通(tōng)过大数据、云计算和(hé)移动互(hù)联网，并(bìng)将算(suàn小学六种说明方法及作用，六种说明方法及作用(简短))法直接和应用结合(hé)，在(zài)应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑(nǎo)的深入解(jiě)剖(pōu)学，使人工神(shén)经网络像(xiàng)人的大脑神(shén)经元更(gèng)加接近，从而使用类(lèi)似的人(rén)工神经(jīng)元方式感知认知(zhī)智能(néng)问题。

　　中科曙光建设“全国一体化(huà)算(suàn)力服务平台”，通过统一的算力服务门(mén)户，实现全国范围内智能算力、通用算(suàn)力资源(yuán)的(de)融合调度及弹性供给，满足(zú)各类用(yòng)户(hù)对算(suàn)力的多(duō)样化、可靠性和便捷性的需求(qiú)。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑智能科学与技术(shù)研究(jiū)院(yuàn)，依托公司(sī)全国一体化算力服务平台(tái)，支撑(chēng)全脑860亿神经元规模的全脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意(yì)的是，有分(fēn)析人士表示(shì)，关于人类大脑(nǎo)和(hé)神经(jīng)细(xì)胞，还有(yǒu)很(hěn)多(duō)不了(le)解的地方。事实上，不知道神经细胞是如何利用这15种特征中的(de)许多特征。

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