据媒体报道，来自(zì)英国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究(jiū)所(suǒ)和(hé)美国得克萨斯大学的一个科研团队(duì)宣布了一项重要成就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材料(liào)，开发出一种厚度仅几个原子(zi)大小的人工神(shén)经元，其能够处(chù)理光和电信号进行计算，有(yǒu)望用于(yú)下一(yī)代人(rén)工智能计(jì)算，也有助科(kē)学(xué)家更(gèng)好地模拟和(hé)理解人(rén)脑。相关研究成(chéng)果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业(yè)内人士分析指出，人工智能应用的发展呈指数(shù)级增长，对计算(suàn)能力(lì)也提出(chū)了越来越高的(de)要(yào)求(qiú)，只有(yǒu)开发出革(gé)命性(xìng)硬件，才能适应未来算力爆(bào)炸时代(dài)的要求。而此次科研人员用了(le)3种2D材(cái)料制备出了(le)薄如原子的人(rén)工神经元，它能(néng)学(xué)习和处理(lǐ)更(gèng)加复杂的任务(wù)。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层层(céng)的神经网络，机(jī)器自主分辨参(cān)数，不断地(dì)将参数归类(lèi)、计算，形成机器自我的(de)学习。神经网络(luò)在机器学习和认知科(kē)学领(lǐng)域，是(shì)一(yī)种模仿生物神经网络(luò)（动物的中枢(shū)神经系统，特别(bié)是(shì)大脑）的结构(gòu)和功能的数学模型或计算(suàn)模(mó)型。

　　神经网络由(yóu)大量的(de)人工神经元联结进行计(jì)算。大多数情(qíng)况下(xià)人工(gōng)神经网(wǎng)络能在外界信息(xī)的基础上改变内部结构，具备(bèi)学习功能。

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　　具体来看，科大(dà)讯(xùn)飞的讯(xùn)飞超脑通过大数(shù)据、云计算和移(yí)动(dòng)互(hù)联(lián)网，并将(jiāng)算法直接(jiē)和应用结合，在应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑(nǎo)采用(yòng)了对大脑的深入(rù)解剖学，使人工神经网(wǎng)络像人(rén)的大(dà)脑神经(jīng)元更(gèng)加接近，从而使用(yòng)类(lèi)似(shì)的人工神经元(yuán)方式(shì)感知认知智能(néng)问题。

　　中科(kē)曙(shǔ)光建(jiàn)设“全国(guó)一体化算力(lì)服务平(píng)台”，通过统一(yī)的算力服务(wù)门户，实现全国范(fàn)围内(nèi)智能算(suàn)力、通用(yòng)算力资源的融合调度及弹性供给，满足各类用(yòng)户对算(suàn)力的多样(yàng)化、可靠性和便捷性的需求。在类(lèi)脑智(zhì)能领域，携(xié)手(shǒu)复(fù)旦(dàn)大(dà)学类脑智能科学与技术研究院，依托公司(sī)全国一(yī)体化算力服务(wù)平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模(mó)的全脑模(mó)拟(nǐ)计(jì)算。

　　不过(guò)，值得注意的是，有分(fēn)析人(rén)士表示，关于人类大(dà)脑和神经细胞，还有很多不(bù)了(le)解的地方。事实上，不(bù)知(zhī)道神经细胞是如何利用(yòng)这15种特征中的许多特(tè)征。

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