据媒体报道(dào)，来自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美国得(dé)克萨(sà)斯大(dà)学的一个(gè)科研团(tuán)队宣布了一项重(zhòng)要成就：他(tā)们通(tōng)过(guò)堆(duī)叠二维(wéi)（2D）材料，开(kāi)发出(chū)一种厚(hòu)度仅(jǐn)几个原子(zi)大小的(de)人工神经元(yuán)，其能够处(chù)理光和电信号进行计(jì)算，有望(wàng)用于(yú)下一(yī)代人工(gōng)智能(néng)计算(suàn)，也有辍耕之垄上的意思，垄上的意思是什么助科学家更好(hǎo)地模拟(nǐ)和理解人脑。相关研(yán)究(jiū)成果(guǒ)刊载于最新一期《自然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人士分析指出，人工(gōng)智能应用的(de)发展(zhǎn)呈指数级增长，对计算能力也(yě)提出了越来越(yuè)高的(de)要求(qiú)，只(zhǐ)有(yǒu)开(kāi)发(fā)出(chū)革命性硬件(jiàn)，才(cái)能适应未(wèi)来算力爆炸(zhà)时代(dài)的要求(qiú)。而此(cǐ)次科研人员用了3种2D材料制(zhì)备出了薄如原子的人工神(shén)经元，它能(néng)学习和处理更(gèng)加复杂的任(rèn)务。

　　公开资(zī)料显示(shì)，AI通过数据学习一(yī)层层(céng)的神(shén)经网(wǎng)络，机器自主分辨(biàn)参数，不断(duàn)地将参数归类(lèi)、计算，形成(chéng)机器自我(wǒ)的学习。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一种(zhǒng)模仿生(shēng)物神经网络（动物的中(zhōng)枢神经系统(tǒng)，特别是大脑）的结构和功能(néng)的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的(de)人工神经(jīng)元联结进行计算。大多数情(qíng)况下(xià)人工神经网络能在(zài)外界(jiè)信息的基础上改变内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据(jù)财联社不(bù)完全整理，近(jìn)期(qī)在互动(dòng)易平(píng)台回(huí)复人工神经元相关业(yè)务的上市(shì)公司包括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金自(zì)天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如(rú)下：

　　具(jù)体来看(kàn)，科大讯飞的(de)讯飞超脑通(tōng)过大(dà)数(shù)据、云计算和移(yí)动互联网，并将算法直接和应用结合，在应用中不断迭(dié)代循环优化。讯(xùn)飞(fēi)超(chāo)脑采用了对大脑的(de)深入解(jiě)剖学(xué)，使人工神(shén)经网络像人的大脑神经元更加接近(jìn)，从而(ér)使用(yòng)类似(shì)的人工神经(jīng)元方(fāng)式(shì)感知认知(zhī)智(zhì)能问题。

　　中科(kē)曙光建设“全国一体化(huà)算(suàn)力服(fú)务平台(tái)”，通(tōng)过统一的算力服务(wù)门(mén)户，实现全国范围内智能算力、通用算力资源(yuán)的融合调(diào)度及弹性供给，满足各类用户对(duì)算力的多样化、可(kě)靠性和便捷性的需(xū)求。在类脑智能领域，携(xié)手复旦大(dà)学类脑智(zhì)能(néng)科学与(yǔ)技(jì)术研究院，依托公司全(quán)国一体化算力服(fú)务平台(tái)，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟(nǐ)计算(suàn)。

　　不(bù)过，值(zhí)得(dé)注意的是，有分析人士表示，关于人类大脑和神经细(xì)胞，还(hái)有很多不(bù)了(le)解的地方。事实上，不知道神经细胞(bāo)是如何利用这(zhè)15种(zhǒng)特征中的许多特(tè)征(zhēng)。

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