据媒(méi)体报道，来自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美(měi)国(guó)得克萨(sà)斯大学的一个科研团队宣布了一项重要成就(jiù)：他们通过堆(duī)叠二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度仅几个原子大(dà)小的人工(gōng)神经(jīng)得物上的东西是正品吗，得物上的东西是新的还是二手元，其能够(gòu)处理光和电信号进行(xíng)计算，有望用(yòng)于下一代人工智能计算，也(yě)有助科(kē)学家更好(hǎo)地模拟和理(lǐ)解人脑。相(xiāng)关研究成(chéng)果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人(rén)士分(fēn)析指出，人工智(zhì)能应用的发展呈指数级增(zēng)长，对(duì)计算能力也提出了(le)越来越高的要(yào)求，只(zhǐ)有开发出革命性硬(yìng)件，才能(néng)适应未(wèi)来算力(lì)爆(bào)炸(zhà)时代的(de)要求。而此(cǐ)次(cì)科研(yán)人员用了3种2D材(cái)料制备出了(le)薄如原子的(de)人工神经元，它能(néng)学习和处理更加(jiā)复(fù)杂的任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通(tōng)过(guò)数据(jù)学习一层层的(de)神经网络(luò)，机器(qì)自主分辨参数，不(bù)断(duàn)地(dì)将参数归类、计算，形成(chéng)机器自(zì)我的(de)学习。神经(jīng)网络在机器学习(xí)和(hé)认知科学领域(yù)，是一种模仿(fǎng)生(shēng)物神经网(wǎng)络（动物的中枢神(shén)经(jīng)系(xì)统(tǒng)，特别是大脑）的结构和功能的数(shù)学模型(xíng)或计算模型。

　　神经网络(luò)由大量的人工神经元联结进(jìn)行计算(suàn)。大多(duō)数情(qíng)况(kuàng)下人(rén)工(gōng)神(shén)经网络能在(zài)外界信息(xī)的(de)基(jī)础上改变内(nèi)部结构(gòu)，具(jù)备(bèi)学习功能。

　　据财联社不完(wán)全整理，近期(qī)在互(hù)动(dòng)易平台回(huí)复人工(gōng)神经元相(xiāng)关业务的上市公(gōng)司包括(kuò)中科曙光、科(kē)大讯飞、金自(zì)天正、大(dà)富(fù)科(kē)技(jì)、深水(shuǐ)海纳等(děng)，具体情(qíng)况如(rú)下：

　　具(jù)体(tǐ)来(lái)看，科(kē)大讯(xùn)飞的讯飞(fēi)超脑通过大数据、云计算和(hé)移动(dòng)互联(lián)网，并将算法直接和得物上的东西是正品吗，得物上的东西是新的还是二手应用结合(hé)，在(zài)应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑采用了对(duì)大脑的(de)深入解(jiě)剖学，使人工(gōng)神(shén)经网络像人的(de)大脑(nǎo)神经元更(gèng)加接近(jìn)，从而使用(yòng)类似(shì)的人工(gōng)神经元方式感知(zhī)认知(zhī)智能问题。

　　中科曙光建(jiàn)设“全(quán)国一体化算(suàn)力(lì)服务平台”，通过统(tǒng)一的算(suàn)力服务门户(hù)，实现全国范(fàn)围内智能算力(lì)、通用算力资源的(de)融合(hé)调度及弹性(xìng)供给，满足各类(lèi)用户(hù)对算力的(de)多(duō)样化(huà)、可靠性和便捷性(xìng)的(de)需求。在类脑(nǎo)智能领域，携(xié)手复旦大学类(lèi)脑智能科学与技术研(yán)究院，依托公司全国(guó)一体化算力(lì)服务平台，支撑全脑860亿神(shén)经元规模的全脑模拟计(jì)算。

　　不(bù)过，值得注(zhù)意的(de)是，有分析人士表示，关于人类大脑和神经细胞，还有很多不了解的地方。事实上，不知(zhī)道神经细胞(bāo)是如何利用这15种特征中的(de)许(xǔ)多特征。

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