据(jù)媒体报道(dào)，来自英国牛津(jīn)大学、IBM欧洲研究所和(hé)美国(guó)得克(kè)萨斯大学的一个科研(yán)团(tuán)队(duì)宣(xuān)布了一项重(zhòng)要成就(jiù)：他们通过堆(duī)叠二维(wéi)（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度仅几(jǐ)个原(yuán)子大小的(de)人(rén)工(gōng)神经(jīng)元，其(qí)能够处理光和电信(xìn)号进行计(jì)算，有望用于下一代人工(gōng)智(zhì)能计(jì)算(suàn)，也有助科(kē)学家(jiā)更好地模拟和理解人脑。相关研究成果(guǒ)刊载于最新(xīn)一期《自然·纳米技术(shù)》杂(zá)志。

　　业(yè)内人(rén)士分析(xī)指出(chū)，人工智能应用的(de)发展(zhǎn)呈指(zhǐ)数级增长(zhǎng)，对计(jì)算(suàn)能力也提出了(le)越(yuè)来越(yuè)高的要求，只有开发出革命性硬件，才(cái)能适应未来算力爆炸时(shí)代的要求。而此(cǐ)次(cì)科研人(rén)员用了3种2D材料制备出(chū)了薄如原子的人工神经元，它能学(xué)习和处理更(gèng)加复杂的任(rèn)务。

　　公开(kāi)资(zī)料(liào)显(xiǎn)示，AI通(tōng)过(guò)数据学习一层层的神经(jīng)网络，机器自主分辨参数(shù)，不断(duàn)地将参数归类、计算，形成机器自我的学习。神经网络在机器学习和认知科(kē)学领域，是一种(zhǒng)模仿生(shēng)物神(shén)经网络（动物的中枢神经系(xì)统，特别是大(dà)脑）的结(jié)构和功(gōng)能(néng)的数(shù)学模(mó)型(xíng)或计(jì)算模型(xíng)。

　　神经(jīng)网络由(yóu)大(dà)量的人工神(shén)经元联结(jié)进(jìn)行计算。大多(duō)数(shù)情况下人工神(shén)经网络能在外(wài)界信息的基础上改变内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据财联社不完全(quán)整理，近期在互动易平台回复人工神经元相关业务的上市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金(jīn)自(zì)天正、大(dà)富(fù)科(kē)技(jì)、深水海纳等，具(jù)体情(qíng)况(kuàng)如下：

　　具体(tǐ)来看(kàn)，科大(dà)讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算(suàn)和移动互联网，并将算法直接和应(yīng)用小明王是谁的后代 小明王是男是女结合(hé)，在(zài)应用中不断迭代(dài)循环优化(huà)。讯飞超脑(nǎo)采用了对大脑(nǎo)的深入解(jiě)剖学，使人工神(shén)经网络像人的大(dà)脑神经元更加接近，从而使用类似的人工神经(jīng)元方(fāng)式感(gǎn)知认知智能问题。

　　中科曙光小明王是谁的后代 小明王是男是女(guāng)建设“全国一体(tǐ)化(huà)算力服务(wù)平台”，通过(guò)统一的算(suàn)力服务(wù)门户，实现全国范围内智能算力、通用算力资源的(de)融合调度及弹性供给，满足各类用户对算力的多样化、可靠性和便捷性(xìng)的需求。在类(lèi)脑智(zhì)能领(lǐng)域(yù)，携手复旦大学类脑智(zhì)能(néng)科学与技术(shù)研究院，依托公司全国一体化(huà)算力服务(wù)平台，支撑(chēng)全脑860亿神经元规模的全(quán)脑模拟(nǐ)计算(suàn)。

　　不过，值得注意(yì)的(de)是(shì)，有分析人士表示(shì)，关于人(rén)类(lèi)大脑和神经细胞，还(hái)有很多(duō)不(bù)了解的地方。事实(shí)上，不知道神经细胞是如何利用(yòng)这15种特征中的许多特征。

未经允许不得转载：橘子百科-橘子都知道 小明王是谁的后代 小明王是男是女