据媒体(tǐ)报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美国得克萨斯大学(xué)的一个科研(yán)团队宣布了一项重(zhòng)要成就：他们(men)通过堆叠(dié)二(èr)维（2D）材料，开(kāi)发出(chū)一(yī)种厚度仅(jǐn)几个原子大(dà)小的(de)人工(gōng)神经元，其能够处理(lǐ)光和电信号进行计(jì)算，有(yǒu)望用于下一代人工智能计(jì)算，也有助(zhù)科学家更好地模拟和理解人脑。相关研(yán)究成果刊载于最新一期《自然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析(xī)指出，人工智能应用的(de)发展呈指数级增长，对(duì)计算能(néng)力也(yě)提(tí)出了越来越高的要求，只有开发(fā)出(chū)革(gé)命性硬件，才(cái)能适应未来算力(lì)爆炸时代(dài)的要求(qiú)。而此(cǐ)次(cì)科研人员(yuán)用了3种2D材料制备出了薄如原子(zi)的人工神经(jīng)元，它能学(xué)习和处理更(gèng)加复杂(zá)的任务。

　　公(gōng)开(kāi)资料显(xiǎn)示，AI通(tōng)过数据学(xué一公里大概多少步 一公里大概要走几分钟)习一层层的神经网络(luò)，机器自主分辨参数，不断地(dì)将参数归类、计算，形成(chéng)机(jī)器自我的(de)学习。神(shén)经网络在(zài)机器学(xué)习和认知科学(xué)领域(yù)，是一种(zhǒng)模仿生物神经网络（动物的(de)中(zhōng)枢神经系统(tǒng)，特(tè)别是大脑）的结构和(hé)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(jīng)元联结进行计算。大多数情况下(xià)人工神经网络能在外界信息的基础上改(gǎi)变(biàn)内部结构，具备(bèi)学习(xí)功能(néng)。

　　据(jù)财联社(shè)不完全整理，近(jìn)期在互动(dòng)易平台回复(fù)人工(gōng)神经(jīng)元(yuán)相(xiāng)关业务的上市公(gōng)司包括中(zhōng)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(kuàng)如下(xià)：

　　具体(tǐ)来看，科大(dà)讯飞(fēi)的讯(xùn)飞(fēi)超脑通过大数据、云(yún)计算和移动互联网，并将算法直接和(hé)应用结合，在应用中不断(duàn)迭代循(xún)环优化。讯飞超脑采用了对大脑(nǎo)的深入解剖(pōu)学，使人工神经(jīng一公里大概多少步 一公里大概要走几分钟)网络(luò)像(xiàng)人的大脑神经元更加接近，从而使(shǐ)用类(lèi)似的人工神经元方(fāng)式(shì)感知认知智能问题。

　　中科(kē)曙光建设“全国(guó)一体化算力服(fú)务平台”，通(tōng)过统一(yī)的算力服务门(mén)户，实现(xiàn)全(quán)国(guó)范围内智能算力、通用(yòng)算力资源(yuán)的融合调度及(jí)弹性供(gōng)给(gěi)，满足各类(lèi)用(yòng)户(hù)对算(suàn)力的多样化、可(kě)靠性和便捷性的需求。在类脑智能(néng)领域，携手复(fù)旦大学类脑智能科学与(yǔ)技术研究院，依托公司(sī)全国一(yī)体化算力(lì)服务平台(tái)，支(zhī)撑(chēng)全(quán)脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的是，有分析人士表(biǎo)示，关于人类(lèi)大(dà)脑和神经(jīng)细胞，还有(yǒu)很(hěn)多不了解的地(dì)方。事实上(shàng)，不知道神经细胞是如何利(lì)用这15种特征(zhēng)中的许多特征。

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