据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得克(kè)萨斯(sī)大(dà)学(xué)的一个(gè)科(kē)研团队宣布了(le)一项重要成就(jiù)：他们通过堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅(jǐn)几个原子大(dà)小的(de)人(rén)工神经元，其能够处理光和(hé)电信号进(jìn)行计算，有望用(yòng)于下一(yī)代(dài)人工智能计算，也有助科学家(jiā)更好地模拟(nǐ)和理解(jiě)人脑(nǎo)。相关(guān)研究成果(guǒ)刊载(zài)于(yú)最(zuì)新一期《自然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指(zhǐ)出，人(rén)工智能应用的发展呈指数级增长(zhǎng)，对(duì)计算(suàn)能力(lì)也提出(chū)了越来越(yuè)高的(de)要求，只有开(kāi)发出革(gé)命性硬件(jiàn)，才能适(shì)应未来算(suàn)力爆炸时代(dài)的要求。而此次(cì)科研人员用了3种(zhǒng)2D材料(liào)制(zhì)备出了薄(báo)如原(yuán)子(zi)的人工神经元(yuán)，它(tā)能(néng)学习和(hé)处理更加复杂(zá)的任务。

　　公开(kāi)资料显示(shì)，AI通过数据学习一层层的(de)神经(jīng)网络(luò)，机器自主分辨(biàn)参数，不断地将参(cān)数归类、计算，形(xíng)成机器自我的学习(xí)。神经(jīng)网络在机器学习和认知科(kē)学领域，是一种(zhǒng)模仿生物神经网络(luò)（动物的中(zhōng)枢(shū)神经系统(tǒng)，特别是大(dà)脑）的结构和功能(néng)的(de)数学模型(xíng)或计算模型(xíng)。

　　神(shén)经网络由大量的人(rén)工神经(jīng)元(yuán)联结(jié)进行计算。大多数情况下(xià)人工神经网络能在外界信息(xī)的基础上改变(biàn)内(nèi)部结构，具(jù)备(bèi)学习(xí)功(gōng)能。

　　据财联社不完全整理，近期在(zài)互动易平台回(huí)复人工(gōng)神经元相关业务的上市公司包(bāo)括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金自(zì)天正(zhèng)、大富科技(jì)、深(shēn)水海(hǎi)纳等，具体情(qíng)况如(rú)下：

　　具体(tǐ)来看(kàn)，科(kē)大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计(jì)算和移(yí)动互联(lián)网，并(bìng)将算(suàn)法(fǎ)直接和应(yīng)用结合，在应用中不断迭代(dài)循环优(yōu)化。讯飞超脑采用了对大脑(nǎo)的深入解(jiě)剖学，使人工神经网络像人的大脑神(shén)经元更加接近，从而(ér)使用类(lèi)似的人(rén)工神经元方式感(gǎn)知认知智能问题。

　　中科(kē)曙光建设“全(quán)国一(yī)体化(huà)算力服务平台”，通过统一的算力服(fú)务门户，实现全国范围内智能算(suàn)力、通用算力资(zī)源的融(róng)合调(diào)度及弹(dàn)性(xìng)供(gōng)给，满足(zú)各类用户(hù)对(duì)算力的多样化、可(kě)靠性和便捷性(xìng)的需求。在(zài)类脑智能领域，携(xié)手复(fù)旦大学类脑(nǎo)智能科学与技(jì)术(shù)研(yán)究院，依托公司全国讳疾忌医的故事简短，讳疾忌医的故事和寓意g>一体化算力服务(wù)平台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不过(guò)，值得(dé)注意(yì)的是(shì)，有分析(xī)人(rén)士表示，关于人类大脑和神经细胞(bāo)，还有很(hěn)多不了解的地方。事实(shí)上，不知道(dào)神(shén)经细(xì)胞是如何(hé)利(lì)用这15种(zhǒng)特征(z讳疾忌医的故事简短，讳疾忌医的故事和寓意hēng)中的(de)许(xǔ)多特(tè)征(zhēng)。

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