据媒体报道，来自(zì)英(yīng)国(guó)牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研究(jiū)所和美国得克萨斯(sī)大学的一(yī)个科研团队宣布了一项重(zhòng)要成就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料，开发出一(yī)种厚度仅几个(gè)原子大小的人(rén)工神经(jīng)元，其能够处理(lǐ)光(guāng)和电信号进行(xíng)计(jì)算，有望用于下一代人工智能计(jì)算(suàn)，也有助科学家更好(hǎo)地模(mó)拟(nǐ)和(hé)理解人脑。相关研究成(chéng)果刊载于最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指(zhǐ)出，人工智能应(yīng)用的发展(zhǎn)呈指数级增长(zhǎng)，对计算(suàn)能力也提出了越来越高(gāo)的要求，只有(yǒu)开(kāi)发出革命性硬件，才能适应(yīng)未来(lái)算力爆炸时代的要求。而此次科(kē)研人员用了3种2D材料(liào)制(zhì)备(bèi)出了薄如原(yuán)子(zi)的人工神经元，它能学习和处理更加复杂的任务(wù)。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数据学(xué)习(xí)一层(céng)层的神经网络，机器(qì)自主分辨参(cān)数，不断地将参数归类(lèi)、计算，形(xíng)成机(jī)器(qì)自(zì)我(wǒ)的(de)学(xué)习。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一种模仿(fǎng)生物(wù)神(shén)经网(wǎng)络（动物的中枢神经系统，特别是(shì)大脑(nǎo)）的结构(gòu)和(hé)功能的数学(xué)模型(xíng)或计算模(mó)型。

　　神经(jīng)网络(luò)由(yóu)大(dà)量的人工(gōng)神经(jīng)元联结(jié)进行计算。大多数情况下人工神经网络(luò)能在外界信(xìn)息的(de)基础上改变内部结构(gòu)，具备学习(xí)功(g竹林七贤顺口溜记忆法，建安七子顺口溜怎么读ōng)能。

　　据(jù)财联社不完全(quán)整理，近期(qī)在互动易平台(tái)回复人(rén)工神经元相关业务的上市公司(sī)包括中(zhōng)科(kē)曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正、大富科(kē)技、深水(shuǐ)海纳等，具(jù)体情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞的讯(xùn)飞超(chāo)脑通过(guò)大(dà)数(shù)据(jù)、云计算和(hé)移动互联网，并将(jiāng)算法(fǎ)直接和(hé)应(yīng)用结(jié)合，在应(yīng)用中不断迭代循环(huán)优化。讯飞(fēi)超(chāo)脑采用了(le)对大脑的(de)深(shēn)入解(jiě)剖学，使人工神经网络像人的大(dà)脑神经元更加接近，从而使(shǐ)用类似的人工神经元(yuán)方式感知认(rèn)知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力服(fú)务平台”，通过统一的算力服务门户，实(shí)现全国范围内智能算(suàn)力、通用算力(lì)资源的融合调(diào)度及(jí)弹性供(gōng)给，满(mǎn)足各类用户对算力的多样化、可靠(kào)性和便捷性的(de)需求。在类脑智(zhì)能领域(yù)，携手复旦大(dà)学类(lèi)脑智能科学与(yǔ)技(jì)术研(yán)究院，依托公(gōng)司全国一体化算力服务平台，支撑全脑(nǎo)860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不过(guò)，值得注意的是，有(yǒu)分析人士(shì)表示，关于人类大脑和(hé)神经细胞，还(hái)有很(hěn)多不了(le)解的地方。事实上，不知道(dào)神经(jīng)细胞是如何(hé)利用这15种特征中的(de)许多特(tè)征(zhēng)。

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