据媒(méi)体(tǐ)报道，来自英国(guó)牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲研(yán)究(jiū)所(suǒ)和美国得克萨斯大(dà)学的一(yī)个科(kē)研团队宣布了一项重(zhòng)要成就：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原子(zi)大小的人工神(shén)经元，其能够处理光和电(diàn)信号进行计算，有望用于下一代人工智能计(jì)算，也有助科学家更好(hǎo两害相权取其轻,两利相权取其重，两权相害取其轻正确说法是什么意思)地模(mó)拟和(hé)理(lǐ)解人脑。相(xiāng)关研究成果刊(kān)载(zài)于最新(xīn)一(yī)期(qī)《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人(rén)士(shì)分析指出，人工智能应用的(de)发展呈指数级(jí)增(zēng)长，对计算能力(lì)也提出(chū)了(le)越来越高(gāo)的要求(qiú)，只有开发出革命性硬(yìng)件，才能(néng)适应未(wèi)来(lái)算力爆炸时(shí)代的要(yào)求。而此(cǐ)次科研人员用(yòng)了3种2D材(cái)料制(zhì)备出了薄(báo)如原子(zi)的(de)人(rén)工神(shén)经元(yuán)，它能学习和处理更加复(fù)杂的任务(wù)。

　　公(gōng)开资料显示(shì)，AI通(tōng)过数(shù)据学习一(yī)层层的神经(jīng)网(wǎng)络，机器自主分辨参数，不断地(dì)将参(cān)数归(guī)类、计算(suàn)，形成(chéng)机器自我的(de)学习。神经网络在机器学习和认知科(kē)学领域(yù)，是一种模仿生物神经网络（动物的中(zhōng)枢神经(jīng)系统(tǒng)，特别是(shì)大脑）的结构和(hé)功能的数学模型或计(jì)算(suàn)模型。

　　神经网络(luò)由大(dà)量的人工神经元联结(jié)进行计算(suàn)。大多(duō)数情况下人工神经网络能在外界(jiè)信息的基础(chǔ)上改变内(nèi)部结构，具备学习功能。

　　据财联社(shè)不完(wán)全整理(lǐ)，近期在互动(dòng)易平台回(huí)复(fù)人工神经元(yuán)相关业务的上市公司包括中科曙光、科大(dà)讯(xùn)飞、金自天正、大富科技、深水(shuǐ)海纳(nà)等，具体情况如(rú)下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的(de)讯飞超脑通过(guò)大(dà)数据、云计算和移动互联网，并将算法直接(jiē)和应用结合，在(zài)应用中不断迭(dié)代循(xún)环(huán)优化。讯(xùn)飞(fēi)超脑采用(yòng)了对大脑的深入解剖学，使(shǐ)人工神经网(wǎng)络像人(rén)的大脑神经元(yuán)更加(jiā)接(jiē)近，从而(ér)使用类似的(de)人工(gōng)神经(jīng)元方式感知(zhī)认知智能问题。

　　中(zhōng)科曙光(guāng)建设“全国一(yī)体(tǐ)化算力服务(wù)平台”，通过统一的算力服务门(mén)户，实现全国范围(wéi)内智能(néng)算力(lì)、通用算力资源的融(róng)合调度及(jí)弹性供(gōng)给，满足各类(lèi)用户对算力的多样化、可(kě)靠性和便捷(jié)性的需求(qiú)。在类(lèi)脑智能领域，携(xié)手复旦大学类脑(nǎo)智能科(kē)学与(yǔ)技术研究院，依托公司全国(g两害相权取其轻,两利相权取其重，两权相害取其轻正确说法是什么意思uó)一(yī)体化算力服务平(píng)台，支(zhī)撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分(fēn)析人士表示，关于人类大脑和神经细(xì)胞，还有(yǒu)很(hěn)多不了解的地方。事(shì)实上，不知道神经细胞是如何利用这15种特征中的许(xǔ)多特征。

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