据媒体报(bào)道，来自英国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所(suǒ)和(hé)美(měi)国得克萨(sà)斯大学(xué)的(de)一个科研团队(duì)宣(xuān)布了一项(xiàng)重要成就：他们通过(guò)堆(duī)叠二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚(hòu)度(dù)仅几个(gè)原(yuán)子大小的(de)人工神经元，其能够(gòu)处理光和电信(xìn)号进行计(jì)算，有望用于下一代人工(gōng)智能计算，也(yě)有助科学家更好地(dì)模拟和理(lǐ)解(jiě)人脑。相(xiāng)关研究成果(guǒ)刊(kān)载于最新一(yī)期《自然·纳(nà)米技术》杂(zá)志。

　　业内人士分析指出，人工智能应用的(de)发展呈指(zhǐ)数级增长，对(duì)计算能力(lì)也提(tí)出(chū)了越来越高的要求(qiú)，只有开(kāi)发出(chū)革命性硬件，才能适应未(wèi)来算(suàn)力爆炸时代的要求。而(ér)此次科研人员(yuán)用了3种2D材料制备(bèi)出了薄如原(yuán)子的人工神经元，它能学(xué)习(xí)和处理(lǐ)更(gèng)加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通(tōng)过数据(jù)学习一层层的神经网络(luò)，机器自(zì)主分辨(biàn)参数，不断(duàn)地(dì)将(jiāng)参数归类、计算，形成机器自我的(de)学习。神经网络在机器学习和认知科学领域，是(shì)一(yī)种模仿生物神经网络（动物的中(zhōng)枢神(shén)经系统，特别是大脑）的结(jié)构和功能的数学模型或计算模型(xíng)。

　　神经网络由大量的人工神经元(yuán)联结(jié)进行计(jì)算。大多数情(qíng)况下人(rén)工神经(jīng)网(wǎng)络能在外界信(xìn)息的基础上改(gǎi)变内(nèi)部结(jié)构(gòu)，具备学习功能。

　　据财(cái)联社不完全(quán)整理，近期在互动(dòng)易平台(tái)回复人工(gōng)神(shén)经元(yuán)相关业务的(de)上市公司包括中科(kē)曙光、科大讯飞、金自天(tiān)正、大(dà)富科(kē)技(jì)、深水海纳等，具体情况如(rú)下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移(yí)动互联(lián)网，并将(jiāng)算法直接和应(yīng)用结合，在应(yīng)用中不(bù)断迭代循(xún)环优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大创造的意思是什么三年级下册，创造的意思是什么最佳答案脑的(de)深入(rù)解剖(pōu)学，使人工神经网(wǎng)络(luò)像(xiàng)人(rén)的大(dà)脑神经元更加接(jiē)近，从而使(shǐ)用(yòng)类似的人工(gōng)神经(jīng)元方式感知认知(zhī)智能(néng)问题。

　　中科曙(shǔ)光建设“全国(guó)一(yī)体化算力服务(wù)平(píng)台”，通过统一的(de)算力服务(wù)门(mén)户，实现全(quán)国(guó)范围(wéi)内智能算(suàn)力、通用算(suàn)力资(zī)源(yuán)的融合调(diào)度(dù)及(jí)弹(dàn)性供给，满足各类用户对算力的多样(yàng)化、可靠性(xìng)和便捷(jié)性的需求。在(zài)类脑智能领域，携手(shǒu)复旦(dàn)大学类脑智能科学与(yǔ)技术研(yán)究(jiū)院，依托(tuō)公司全国一(yī)体化算力服务平台，支撑全脑860亿神经(jīng)元规模的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的是，有分析人士表示，关于人类大脑和神经(jīng)细胞，还有很(hěn)多不了解的地方(fāng)。事实上(shàng)，不(bù)知道神(shén)经细胞是如何利(lì)用这(zhè)15种特(tè)征中(zhōng)的许多(duō)特征(zhēng)。

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