据媒体(tǐ)报道，来自英(yīng)国牛津(jīn)大学(xué)、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学的一个科研团队宣布了(le)一项重要成就：他们通过(guò)堆叠二(èr)维(wéi)（2D）材料(liào)，开发出一种厚度仅几个原子(zi)大小的人工(gōng)神(shén)经元，其能够处理光和电信号进(jìn)行计算，有望用于下(xià)一代人工智能计(jì)算(suàn)，也有(yǒu)助科学家更(gèng)好地模拟和理解人脑(nǎo)。相关(guān)研究成果刊载于最新(xīn)一期(qī)《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指出，人工智能应(yīng)用的发展(zhǎn)呈指数级增长，对计算能力也提出了(le)越来越高的要求，只有开发出革(gé)命性硬件，才(cái)能适应未来(lái)算(suàn)力爆炸时(shí)代的要求。而此次(cì)科(kē)研人员用了(le)3种2D材料制备出了薄如原子(zi)的人工神经(jīng)元(yuán)，它(tā)能学习和处(chù)理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习(xí)一层层的神经网络，机器(qì)自(zì)主分(fēn)辨参数(shù)不积跬步到底读gui还是kui，日积跬步以至千里是啥意思，不断地将参数归类、计算(suàn)，形成(chéng)机(jī)器自我的学习。神(shén)经网络在机(jī)器(qì)学习和(hé)认知科学领域，是(shì)一种模仿生物神(shén)经网(wǎng)络（动物的中枢神经系统，特(tè)别(bié)是大脑）的结构(gòu)和功能的(de)数(shù)学模型或计算模型。

　　神经网络(luò)由大量的(de)人工神经(jīng)元联结进行计算。大多数情况下人工神(shén)经(jīng)网络(luò)能在外界信息的(de)基(jī)础(chǔ)上改(gǎi)变内(nèi)部结构(gòu)，具备学习功能。

　　据财联社不完全整理，近期(qī)在互(hù)动易平台回复(fù)人工神经元相(xiāng)关业务的上市公司包括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金自天正(zhèng)、大富科(kē)技、深水(shuǐ)海纳等，具体情况(kuàng)如下：

　　具(jù)体(tǐ)来看(kàn)，科(kē)大讯飞(fēi)的讯飞超脑通过大数据、云计算和(hé)移动不积跬步到底读gui还是kui，日积跬步以至千里是啥意思互联(lián)网(wǎng)，并将算(suàn)法直接和应用结(jié)合，在应用(yòng)中不(bù)断迭代(dài)循(xún)环优化。讯飞超脑采用了(le)对大脑(nǎo)的深入(rù)解剖学(xué)，使人工神经网络像人的大脑神经元更加(jiā)接近，从而(ér)使用类似的(de)人工神(shén)经元方(fāng)式感知认(rèn)知智(zhì)能问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力服务平台”，通过统一的算力服务(wù)门户，实现(xiàn)全(quán)国范(fàn)围(wéi)内智能(néng)算力、通(tōng)用(yòng)算力(lì)资源(yuán)的融合调(diào)度及弹性供(gōng)给(gěi)，满(mǎn)足各类(lèi)用(yòng)户对算力(lì)的多(duō)样(yàng)化、可靠性和(hé)便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能(néng)领域，携手(shǒu)复旦(dàn)大学类(lèi)脑智能科学与技术研(yán)究院，依托(tuō)公司全国(guó)一(yī)体化算力(lì)服务平台(tái)，支撑全脑860亿(yì)神经元规模的(de)全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值(zhí)得注意的是，有分析人士表示(shì)，关于(yú)人类大脑(nǎo)和(hé)神经(jīng)细胞，还有很(hěn)多不了(le)解的地方。事实(shí)上(shàng)，不知(zhī)道神经细胞是如何利用这15种特征中的许多(duō)特征。

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