据媒体(tǐ)报(bào)道，来(lái)自英国(guó)牛津大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研(yán)究所和(hé)美国得克萨斯大学的一个(gè)科(kē)研(yán)团队(duì)宣(xuān)布了一(yī)项(xiàng)重(zhòng)要成就：他们(men)通过堆叠二(èr)维(wéi)（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度仅几个原(yuán)子大(dà)小的人(rén)工神经元，其能够处理光(guāng)和电信号进行计算(suàn)，有(yǒu)望用(yòng)于下一代人工(gōng)智能计(jì)算，也有助科学家更好地(dì)模拟(nǐ)和理(lǐ)解人脑。相关研究成果刊载于最新一(yī)期《自然·纳米技(jì)术》杂(zá)志。

　　业(yè)内人(rén)士分(fēn)析指出(chū)，人工智能应用的发展呈指数级增长，对(duì)计(jì)算能力也(yě)提(tí)出了(le)越(yuè)来越高的要求，只有开发出革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时代的(de)要求。而(ér)此次科研人员用了3种2D材料制备(bèi)出了薄(báo)如原子的人(rén)工神(shén)经元，它能学习(xí)和处理更加(jiā)复杂的(de)任务(wù)。

　　公(gōng)开资料显示，AI通过数据学习一(yī)层层的神(shén)经网络，机器自主(zhǔ)分辨(biàn)参数(shù)，不断地将参(cān)数归类、计(jì)算，形成机器(qì)自(zì)我的学习。神经(jīng)网络在机器学习和(hé)认知科学(xué)领域，是(shì)一种(zhǒng)模仿(fǎng)生物(wù)神经网络（动物的中枢神经系统，特别是(shì)大脑(nǎo)）的结构和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的(de)人工神经元(yuá两只小兔子吸红肿了，两只头头被吸肿了n)联结(jié)进行计算。大多数情况下人工(gōng)神经(jīng)网络(luò)能在外界信息的基础上改变内部(bù)结构(gòu)，具备学习功能(néng)。

　　据财联社(shè)不完(wán)全整理，近期在互动易(yì)平(píng)台回(huí)复人工神经元相(xiāng)关业务的上市公司包括中科曙光、科大(dà)讯飞、金自天正、大富科(kē)技(jì)、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞(fēi)的讯飞超脑(nǎo)通过大数据、云计算和移动互(hù)联网两只小兔子吸红肿了，两只头头被吸肿了，并将算法直接和(hé)应用结(jié)合，在(zài)应用中不断迭代循环优化。讯(xùn)飞(fēi)超(chāo)脑采用(yòng)了(le)对大脑的深(shēn)入解(jiě)剖学(xué)，使(shǐ)人工神经网络像(xiàng)人的(de)大脑神经元更加(jiā)接(jiē)近(jìn)，从而使(shǐ)用类似的人工神经元方式感知认知(zhī)智能问题。

　　中科(kē)曙光建设“全国一体化算力服务平台”，通过统一(yī)的算力(lì)服务(wù)门户(hù)，实现全(quán)国范围内智能算力、通(tōng)用算力(lì)资源的融合调度及弹性(xìng)供给(gěi)，满足各类用户(hù)对算力的多样(yàng)化、可靠性(xìng)和便捷(jié)性的需(xū)求。在(zài)类脑(nǎo)智能领域，携手复(fù)旦大(dà)学类脑智能科(kē)学(xué)与技术(shù)研究(jiū)院，依托公司全国一体化(huà)算力服务平台，支撑全(quán)脑(nǎo)860亿神经元规模的全脑(nǎo)模(mó)拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意(yì)的是(shì)，有分析(xī)人士表示(shì)，关于人类大脑和(hé)神经细胞，还有很多不了解的地(dì)方。事实上，不(bù)知道神经细(xì)胞是如(rú)何利用这15种特征中的许多(duō)特征。

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