据(jù)媒体报(bào)道(dào)，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所和美(měi)国得克萨(sà)斯大(dà)学的一个(gè)科研团队宣布了一项(xiàng)重要成就：他们通过堆叠二(èr)维(wéi)（2D）材料，开发(fā)出一(yī)种厚(hòu)度(dù)仅几个(gè)原子(zi)大小的人(rén)工神经元，其能(néng)够处理光(guāng)和电信号进(jìn)行(xíng)计算，有(yǒu)望(wàng)用于下一代人工智能计算，也有(yǒu)助(zhù)科学家更好地模拟和理解人脑。相关研究成(chéng)果刊(kān)载于(yú)最新(xīn)一(yī)期《自然(rán)·纳米(mǐ)技术(shù)》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能应(yīng)用的发展(zhǎn)呈(chéng)指数级增长，对计算(suàn)能力也提出(chū)了越来越高的要求，只有开发出革命性(xìng)硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要求。而(ér)此次科研(yán)人员用了3种(zhǒng)2D材料制(zhì)备(bèi)出了薄如(rú)原(yuán)子的人工神经(jīng)元，它能学(xué)习和(hé)处理更加复(fù)杂的任务。

　　公开资料(liào)显(xiǎn)示，AI通过数(shù)据学习一层层(céng)的神经网络，机器自(zì)主(zhǔ)分辨参数(shù)，不断地将参数归(guī)类、计算，形成(chéng)机器自我的学(xué)习。神经网络在(zài)机器学(xué)习和(hé)认(rèn)知科(kē)学领域，是一(yī)种(zhǒng)模仿生(shēng)物神经网络(luò)（动(dòng)物的中枢神经系统，特别是大脑）的(de)结构(gòu)和功能的(de)数学模型或计(jì)算模型。

　　神经网络由大(dà)量(liàng)的人工神经元联结进行计算(suàn)。大多数情(qíng)况下人工神经(jīng)网(wǎng)络能在(zài)外界信息的基础上改变内部结(jié)构，具备学习功能。

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　　据财(cái)联社不完全整(zhěng)理，近(jìn)期在(zài)互(hù)动易(yì)平(píng)台回复人工神经元相关业务的上(shàng)市公司(sī)包括中科曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正(zhèng)、大富科技、深水海纳等，具体情(qíng)况如下：

　　具体来看，科大(dà)讯(xùn)飞(fēi)的(de)讯飞(fēi)超脑通过(guò)大数据、云计算和移(yí)动互联网，并将算法直(zhí)接和应(yīng)用结合，在(zài)应用中不(bù)断迭代循(xún)环优化。讯(xùn)飞超(chāo)脑采用了对大脑的(de)深入解(jiě)剖学，使人工神(shén)经(jīng)网络像(xiàng)人的大脑神经元更加接近，从(cóng)而(ér)使用类似的人工(gōng)神经元方式感知认知智能问(wèn)题。

　　中科曙光建(jiàn)设(shè)“全国(guó)一体化(huà)算力服务(wù)平台”，通过统一(yī)的算力服务门户，实现全国范(fàn)围内智能算力、通用算力资源的(de)融合调(diào)度及弹性供给，满足各(gè)类用户对算(suàn)力的多样化、可靠性和便捷性(xìng)的(de)需(xū)求。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑智能科(kē)学(xué)与技术研究院，依托公司全(quán)国一(yī)体化算力服务(wù)平台，支撑全脑860亿神经(jīng)元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不过(guò)，值(zhí)得注意(yì)的是，有分析人士表示，关于人类大脑(nǎo)和(hé)神(shén)经(jīng)细胞，还有(yǒu)很多不了(le)解的地方。事实上，不知道(dào)神经(jīng)细(xì)胞是(shì)如何利用这15种特征中(zhōng)的许多(duō)特征。

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