据媒体报(bào)道，来自英(yīng)国(guó)牛(niú)津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得克萨斯大学的一个科研团队(duì)宣布(bù)了一项重要成就：他们通过堆叠二(èr)维(wéi)（2D）材料，开发出一(yī)种厚度(dù)仅几个原(yuán)子大小的人工神(shén)经元，其(qí)能够处理光和电(diàn)信号进行计算，有(yǒu)望用于下(xià)一代人工智能(néng)计算，也有(yǒu)助科学家更好地模(mó)拟和(hé)理解人脑。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)士分析指出(chū)，人工智能应用的(de)发(fā)展呈指(zhǐ)数级增长，对(duì)计算能力也提出了越来(lái)越高的要求(qiú)，只有开(kāi)发出革命性硬件，才能适(shì)应未(wèi)来算力爆炸(zhà)时代的要(yào)求。而此次科研(yán)人员用了(le)3种2D材料制备出了薄如(rú)原子(zi)的人工神经(jīng)元，它(tā)能学习和处理更加(jiā)复杂的任务(wù)。

　　公开资料(liào)显示(shì)，AI通(tōng)过数据(jù)学习一层层(céng)的神经网络(luò)，机器自主分辨参数，不断地将参数归(guī)类、计算，形成机器自我的(de)学习。神经网络在机器(qì)学习和认(rèn)知(zhī)科(kē)学领域，是一种模仿(fǎng)生(shēng)物神经(jīng)网络（动(dòng)物(wù)的中(zhōng)枢神经系统，特(tè)别是(shì)大脑）的结构和(hé)功能的(de)数学模(mó)型或(huò)计算(suàn)模(mó)型。

　　神经(jīng)网络由大量的人工神经(jīng)元联结(jié)进行计算。大多数情况(kuàng)下人工(gōng)神经网络能在(zài)外界信息(xī)的(de)基(jī)础上改变内部结(jié)构，具(jù)备学习功能。

　　据财联社(shè)不(bù)完(wán)全(quán)整(zhěng)理，近(jìn)期在互动(dòng)易平(píng)台回复(fù)人工神(shén)经(jīng)元相(xiāng)关业务的上市公(gōng)司包(bāo)括中科(kē)曙光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水(shuǐ)海纳(nà)等(děng)，具体情况如下：

　　具体(tǐ)来看(kàn)，科大讯飞(fēi)的讯(xùn)飞超脑通过(guò)大(dà)数据、云(yún)计算和(hé)移动互联网，并将算法(fǎ)直(zhí)接和应用结合(hé)，在应用中不(bù)断迭代(dài)循(xún)环优化。讯enjoy可数吗，joy可不可数>飞超(chāo)脑采(cǎi)用了对(duì)大脑的深入解剖学，使人工神经网络像人(rén)的(de)大脑神经元更(gèng)加(jiā)接近，从而使(shǐ)用类似的人工神经元(yuán)方式感知(zhī)认知智能问题。

　　中科曙光建(jiàn)设(shè)“全国一体(tǐ)化(huà)算(suàn)力(lì)服务平台”，通过统一(yī)的(de)算力服务门户，实现全国(guó)范围内智能(néng)算(suàn)力(lì)、通用算力资源的融(róng)合调度及(jí)弹性供给，满足各(gè)类(lèi)用户对算力的多样化、可(kě)靠性和便(biàn)捷性的需求。在类脑智能(néng)领(lǐng)域，携手复旦大学类脑(nǎo)智能科学与技术研究院，依托公司(sī)全国一体化算力服务平(píng)台，支撑全脑860亿(yì)神经元规模的全脑(nǎo)模拟计(jì)算。

　　不过enjoy可数吗，joy可不可数，值得(dé)注意的是，有分析人士表示，关于(yú)人类大脑和神经细(xì)胞，还有很(hěn)多(duō)不了解的地方。事实上，不知(zhī)道神经细(xì)胞是如(rú)何利(lì)用(yòng)这15种特(tè)征中的(de)许(xǔ)多特征。

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