据媒体报道(dào)，来自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究所和美(měi)国得克萨斯大(dà)学的一(yī)个科研团队(duì)宣(xuān)布(bù)了一项(xiàng)重要成就：他们通过(guò)堆叠二(èr)维（2D）材(cái)料，开(kāi)发出一种厚(hòu)度仅几个原(yuán)子大小的人工(gōng)神(shén)经元，其能够处(chù)理(lǐ)光和电信号进行计(jì)算(suàn)，有(yǒu)望用于下(xià)一代人工(gōng)智能(néng)计算，也(yě)有助科学家更好(hǎo)地(dì)模拟和理解人脑。相关研究成果刊载(zài)于最新一期《自然·纳米技(jì)术》杂志。

　　业内人士分析指出(chū)，人工智能(néng)应用的发展呈指数(shù)级增(zēng)长，对计算能力也提出(chū)了越来越高(gāo)的要求，只有开发出革命性(xìng)硬件(jiàn)，才能适应(yīng)未来算力(lì)爆炸时代(dài)的要(yào)求。而(ér)此(cǐ)次科研人员(yuán)用了(le)3种2D材料制备(bèi)出(chū)了薄如原子的人工神经元，它能学习和处理更加复杂的任务(wù)。

　　公(gōng)开资料显示，AI通过数据学习一层层的(de)神经网(wǎng)络，机器自主分辨参数，不(bù)断(duàn)地(dì)将参数归类(lèi)、计算，形成机器(qì)自我(wǒ)的学(xué)习(xí)。神经(jīng)网络在机器学习和认知科学(xué)领(lǐng)域，是一种模仿生物神经网络(luò)（动物的中枢神经(jīng)系统，特别是大脑）的(de)结(jié)构(gòu)和功能(néng)的数学(xué)模型或计算模型。

　　神经网络由大量的人工神经(jīng)元联结进行计算。大(dà)多数(shù)情况(kuàng)下(xià)人工神经(jīng)网络能在外界信息的基础上(shàng)改变内部(bù)结构，具(jù)备学习功(gōng)能(néng)。

　　据财联(lián)社不完全(quán)整理，近期在(zài)互动(dòng)易平台回复(fù)人工神(shén)经(jīng)元相关(guān)业务的上市(shì)公司包括中科曙(shǔ)光(guāng)、科大讯飞、金自(zì)天正、大富科技、深水海纳(nà)等，具(jù)体(tǐ)情况如下(xià)：

　　具体来看，科大(dà)讯飞的讯飞(fēi)超(chāo)脑通过大数据、云计(jì)算和(hé)移动互(hù)联(lián)网(wǎng)，并(bìng)将(jiāng)算法直接和应用(yòng)结(jié)合，在应(yīng)用中不(bù)断迭代循环优化。讯飞超脑采用了(le)对大脑(nǎo)的深入(rù)解剖学，使人工神(shén)经(jīng)网络(luò)像人的大(dà)脑神经元更加接近(jìn)，从而(ér)使(shǐ)用类似的人工(gōng)神经元方式感知认知(zhī)智能问题。

　　中科曙光建设(shè)“全(quán)国一体化算力服(fú)务平(píng)台”，通过(guò)统一的(de)算力服务门户(hù)，实(shí)现全国范(fàn)围内(nèi)智能算(suàn)力、通用算(suàn)力资(zī)源的融合调度及弹性(xìng)供给(gěi)，满(mǎn)足(zú)各类用(yòng)户对算(suàn)力的多样化、可靠性和便捷性的(de)需(xū)求(qiú)。在类脑智能领域，携手复旦大学类(lèi)脑智能科学与技(jì)术(shù)研究院(yuàn)，依托公(gōng)司全(quán)国一体化算力服务(wù)平台，支撑全脑860亿神经元规模(mó)的全(quán)脑(nǎo)模(mó)拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人(rén)士表(biǎo)示(shì)，关于人类(lèi)大脑和神经(jīng)细胞，还有很多不了解的地(dì)方。事实上，不知(zhī独立事件与互斥事件的区别与联系公式，独立事件与互斥事件的区别与联系视频)道(dào)神(shén)经(jīng)细(xì)胞是如(rú)何利用这15种特征中的许多特征(zhēng)。

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