据媒体报(bào)道，来(lái)自英国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研究所和美(měi)国得克萨斯大学的一个科研团队宣(xuān)布(bù)了一项重要成就(jiù)：他们(work on的用法以及语法，workon的用法总结men)通(tōng)过(guò)堆(duī)叠二维（2D）材料，开发(fā)出(chū)一种厚度仅(jǐn)几个原子大小的人(rén)工神(shén)经元，其能够处理光和电信号进行计算，有望用于(yú)下一代(dài)人工智(zhì)能计(jì)算，也有助科(kē)学家更(gèng)好(hǎo)地模拟(nǐ)和理解(jiě)人脑。相关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业(yè)内人(rén)士分析指出，人工智(zhì)能应用(yòng)的发展呈指数级(jí)增长，对(duì)计算能力也提出了越来越高的要求，只(zhǐ)有开(kāi)发出革命性硬件，才能适应未来算(suàn)力爆炸时(shí)代(dài)的(de)要求(qiú)。而此次科研人员用了3种2D材料(liào)制备出了(le)薄如原子(zi)的人(rén)工神经(jīng)元(yuán)，它能学(xué)习和(hé)处理更加(jiā)复杂的任务。

　　公开资(zī)料(liào)显示，AI通过数据学习一层层的神经(jīng)网络，机器(qì)自主分辨(biàn)参(cān)数，不断地(dì)将(jiāng)参数(shù)归类、计算，形(xíng)成机(jī)器(qì)自我(wǒ)的学习。神(shén)经(jīng)网络在机器学习和认(rèn)知科学领域，是(shì)一(yī)种模仿生物神(shén)经网络(luò)（动物的中枢神经系统，特别是大(dà)脑）的结构和功能的(de)数(shù)学模型(xíng)或计(jì)算(suàn)模型。

　　神经网络由大量的(de)人工(gōng)神经元联结进行计算。大多(duō)数情况下人工神经网络能在外界信息(xī)的基础上改变内部结构，具备学(xué)习功能。

　　据财联社不完全整理，近(jìn)期(qī)在互(hù)动易平台回复人工神(shén)经元(yuán)相(xiāng)关业务的(de)上(shàng)市(shì)公司(sī)包括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金自天正、大富科(kē)技、深水海(hǎi)纳等，具(jù)体情况如下：

　　具体来看，科(kē)大(dà)讯飞的讯飞(fēi)超脑通过(guò)大数据、云计算(suàn)和(hé)移动互联网，并将算(suàn)法直接和应(yīng)用结合，在(zài)应(yīng)用(yòng)中不(bù)断迭代循(xún)环优化。讯飞(fēi)超(chāo)脑采用了对大脑的深入(rù)解剖学(xué)，使人工神经(jīng)网络像人的(de)大(dà)脑(nǎo)神(shén)经元更加(jiā)接近，从而使用类似的人工神经(jīng)元方式感知认知智(zhì)能问(wèn)题。

　　中科曙光建设“全国一体(tǐ)化算(suàn)力服务平台(tái)”，通(tōng)过统一的算力服务(wù)门户，实现全国范围内(nèi)智(zhì)能算力、通用算力资源的(de)融(róng)合调度及弹性供给，满足(zú)各(gè)类用户对(duì)算力的(de)多(duwork on的用法以及语法，workon的用法总结ō)样化、可靠性和便捷性的需(xū)求。在类脑(nǎo)智能领域，携手复旦大学类(lèi)脑智能(néng)科学与技术研(yán)究院(yuàn)，依托(tuō)公(gōng)司全(quán)国一体化算(suàn)力服务(wù)平(píng)台，支(zhī)撑全脑860亿神经元(yuán)规模的(de)全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分析人士表(biǎo)示(shì)，关于(yú)人(rén)类大(dà)脑(nǎo)和(hé)神经细(xì)胞，还(hái)有很多不(bù)了解的地方。事实上，不知道(dào)神经细胞是如何利用(yòng)这15种特征中的(de)许多特征(zhēng)。

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