据媒(méi)体报(bào)道，来自英国(guó)牛津大学、IBM欧(ōu)洲(zhōu)研究(jiū)所和美国得克(kè)萨(sà)斯(sī)大学的一个科研团队宣(xuān)布(bù)了(le)一项重要成就：他(tā)们通(tōng)过堆叠(dié)二(èr)维（2D）材(cái)料，开发(fā)出一种厚(hòu)度仅(jǐn)几个原(yuán)子(zi)大(dà)小的人(rén)工(gōng)神(shén)经元，其能够处理(lǐ)光和电信号进行计算，有望用于下(xià)一代人工智能(néng)计(jì)算，也有助科学(xué)家更(gèng)好(hǎo)地模拟和(hé)理解(jiě)人脑。相关研究成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业内人士分(fēn)析指出，人工智能应(yīng)用(yòng)的发展呈指数级增长(zhǎng)，对计算能力(lì)也(yě)提出了越来越(yuè)高的要求，只有开发出革命性硬件，才能适应未来算力(lì)爆炸时代的(de)要求。而此(cǐ)次科研人(rén)员用了3种2D材料制备(bèi)出了薄(báo)如原(yuán)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(zī)料(liào)显(xiǎn)示(shì)，AI通过(guò)数据学习一(yī)层层(céng)的神(shén)经网络，机器自主(zhǔ)分(fēn)辨参数，不断(duàn)地(dì)将参数归类(lèi)、计算，形成机器自(zì)我的学习。神经网络(luò)在机器学习(xí)和认知(zhī)科学领(lǐng)域(yù)，是(shì)一种(zhǒng)模仿生(shēng)物(wù)神经网络（动(dòng)物的中枢(shū)神(shén)经(jīng)系(xì)统，特别是(shì)大脑）的(de)结构(gòu)和功能的数(shù)学模型或计(jì)算模型。

　　神经网(wǎng)络由大量的人工神经元(yuán)联结进行计算。大多数情况(kuàng)下人工神经网络能在外界信(xìn)息的基(jī)础上改变内部(bù)结构，具备学习功能。

　　据(jù)财(cái)联(lián)社不完全整理(lǐ)，近期在互动易(yì)平(píng)台回复人工神经元相关(guān)业务的上(shàng)市公司包括中科曙光、科大(dà)讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体情(qíng)况如下(xià)：

　　具体(tǐ)来看(kàn)，科大讯(xùn)飞的讯(xùn)飞超脑通过大(dà)数据、云计算和移动互联(lián)网，并将算法直(zhí)接(jiē)和应用(yòng)结合(hé)，在应用中不断迭(dié)代循环优化。讯飞(fēi)超脑采用(yòng)了对大脑的深入解(jiě)剖学，使人工(gōng)神经网络像(xiàng)人的大脑神经元更加接近，从而使用类似的人工(gōng)神经元方式感知认知智能问题。

　　中(zhōn二晋前后延什么意思晋怎么读，二晋前后延是哪个朝代g)科(kē)曙(shǔ)光建设“全国一(yī)体化算(suàn)力服务平台(tái)”，通过(guò)统一的算(suàn)力服务门户，实现(xiàn)全国范围内智能(néng)算(suàn)力(lì)、通用(yòng)算(suàn)力资源的融合调度及弹性供给，满(mǎn)足各类用户对算力的多样(yàng)化、可靠(kào)性和(hé)便捷(jié)性(xìng)的需求。在类脑智能领域，携手复旦大(dà)学类脑智能科学与(yǔ)技术研(yán)究院(yuàn)，依托公司全国一体化算力服(fú)务平台，支撑(chēng)全脑860亿(yì)神经(jīng)元规模的全脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意的是(shì)，有分析(xī)人士表示(shì)，关于人类大脑和神(shén)经细胞，还有很多不了解的地方。事(shì)实(shí)上，不(bù)知道神经细胞是如何(hé)利用这15种特征中的许多特征。

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