据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研(yán)究所(suǒ)和美(měi)国得克萨斯大学的(de)一个科研团(tuán)队宣布了一(yī)项(xiàng)重(zhòng)要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原(粤西是指什么地方ht: 24px;'>粤西是指什么地方yuán)子大小的人工神经元，其能够处理光和电信号进行计算，有望用于下一代人工智能计算，也(yě)有助科(kē)学家更好地(dì)模拟和理解(jiě)人脑。相关研(yán)究成果刊载于最(zuì)新一期《自然·纳米技(jì)术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指出，人(rén)工智能应用的发(fā)展呈指数级增(zēng)长，对计算能力也(yě)提出了越(yuè)来越高的要求，只有开(kāi)发出革命性硬件，才能适应(yīng)未来算力爆(bào)炸(zhà)时代的要求。而(ér)此次科(kē)研(yán)人员用了3种2D材料(liào)制(zhì)备出了(le)薄如原(yuán)子的人工神经元，它能(néng)学习和处理更加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料显示(shì)，AI通(tōng)过数据学习(xí)一层层的(de)神(shén)经网络，机(jī)器(qì)自主分(fēn)辨(biàn)参(cān)数，不断地将参数归(guī)类、计(jì)算，形成机器自我的学习。神经网络在机器学习和认知科学(xué)领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中(zhōng)枢(shū)神经(jīng)系统，特别是大(dà)脑）的结(jié)构(gòu)和功能(néng)的(de)数(shù)学(xué)模型或计算模(mó)型。

　　神经网络由大量的人工神经元联结进行计(jì)算。大多(duō)数情(qíng)况(kuàng)下(xià)人(rén)工神经网络能(néng)在外界信息的(de)基础上(shàng)改变内部结构，具(jù)备学习功(gōng)能。

　　据财联社(shè)不完全整理，近期在互动易平台回(huí)复人(rén)工神经元相关业务(wù)的(de)上(shàng)市(shì)公司包括中科曙光、科大(dà)讯(xùn)飞、金自天正(zhèng)、大富科(kē)技、深(shēn)水海(hǎi)纳等，具体情(qíng)况如下：

　　具体(tǐ)来(lái)看(kàn)，科大讯飞的讯(xùn)飞超脑通过大数(shù)据、云计算(suàn)和移动互联网，并将算法(fǎ)直(zhí)接和应(yīng)用结合，在应用中不断迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑(nǎo)采用(yòng)了对大脑的(de)深入(rù)解剖学，使人工神经网络像人的大脑神经元更(gèng)加接近，从而使用(yòng)类似的人(rén)工神经元方式感(gǎn)知认知智能(néng)问题。

　　中科曙光建设“全国一体(tǐ)化算力服(fú)务(wù)平(píng)台”，通过统一的算力服(fú)务门(mén)户，实现全国范围内智能算力、通用(yòng)算力资源的融合(hé)调度及弹(dàn)性供给，满(mǎn)足各(gè)类用户(hù)对算力的多样化、可靠性(xìng)和便(biàn)捷性的需求。在类脑智能领(lǐng)域，携手(shǒu)复旦大学类(lèi)脑(nǎo)智能(néng)科(kē)学与技(jì)术研(yán)究院，依(yī)托公(gōng)司全国(guó)一体化算力服务平(píng)台(tái)，支撑全脑(nǎo)860亿(yì)神经元(yuán)规模的全(quán)脑模拟计(jì)算。

　　不过，值(zhí)得注意(yì)的是(shì)，有(yǒu)分(fēn)析(xī)人士表示(shì)，关于人类大脑和神经细胞，还(hái)有很(hěn)多不(bù)了(le)解的(de)地(dì)方。事实上(shàng)，不(bù)知道(dào)神经细胞(bāo)是(shì)如何(hé)利(lì)用(yòng)这15种特(tè)征中的(de)许多特(tè)征。

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