据媒体报道，来自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯(sī)大(dà)学的(de)一(yī)个(gè)科研团队(duì)宣布了一(yī)项(xiàng)重要成就：他们通(tōng)过(guò)堆叠(dié)二维（2D）材(cái)料，开发出一种厚度仅几个(gè)原子大小的人工神(shén)经元，其能够(gòu)处理光(guāng)和(hé)电信号进行计算，有(yǒu)望(wàng)用(yòng)于下一代人(rén)工智能(néng)计算，也有(yǒu)助(zhù)科学家更好地模(mó)拟和理解(jiě)人脑。相关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指(zhǐ)出(chū)，人工智能(néng)应用的发展(zhǎn)呈指(zhǐ)数级增(zēng)长，对计算能力也提出了越来(lái)越高的要(yào)求(qiú鸭绒被好还是鹅绒被好，鹅绒被最大的缺点)，只有开发出革命性硬件，才能适应未(wèi)来(lái)算力爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科研人(rén)员用了3种2D材料(liào)制(zhì)备出了(le)薄(báo)如原子的(de)人工神经元，它能学习(xí)和处理更加复杂(zá)的(de)任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过(guò)数据学习一层层的(de)神经网络(luò)，机器自主分辨参(cān)数(shù)，不断(duàn)地将(jiāng)参数归(guī)类、计算，形成(chéng)机器(qì)自(zì)我(wǒ)的学习(xí)。神经网络在机器学习(xí)和认知科学(xué)领域，是一种模仿生物神(shén)经网络（动(dòng)物(wù)的中(zhōng)枢神(shén)经(jīng)系统(tǒng)，特别是大脑）的结构和功能的数(shù)学模型或计(jì)算模(mó)型。

　　神经网络(luò)由大量(liàng)的(de)人工神经元联结进行(xíng)计算。大多数情况下人(rén)工神经(jīng)网络能(néng)在外(wài)界信息的基(jī)础上改变内部结(jié)构，具备(bèi)学习功(gōng)能。

　　据财联社不(bù)完全(quán)整理，近(jìn)期在互动易(yì)平台(tái)回复人工神(shén)经元相关业务的(de)上市(shì)公司包括中科(kē)曙光、科大讯飞、金自(zì)天正、大富科技、深水(shuǐ)海纳等，具体情况如下：

　　具体来(lái)看，科大讯(xùn)飞的讯飞超(chāo)脑通过大数据(jù)、云计算和移动互联网，并将算法直接(jiē)和(hé)应用(yòng)结合，在应(yīng)用中不断迭代循(xún)环(huán)优化。讯飞超脑采用了对(duì)大(dà)脑的深入解剖学(xué)，使人工神(shén)经(jīng)网络像(xiàng)人的大脑(nǎo)神经(jīng)元更加接近，从而使用类(lèi)似的(de)人工神经元方(fāng)式感知(zhī)认(rèn)知智能问题(tí)。

　　中(zhōng)科曙光(guāng)建设“全国一体化算(suàn)力(lì)服务平台”，通过统(tǒng)一(yī)的算(suàn)力服(fú)务门户(hù)，实现全(quán)国范围内智能算力、通用算力(lì)资源(yuán)的融(róng)合调(diào)度及(jí)弹(dàn)性供(gōng)给，满足各类(lèi)用(yòng)户对算力的多样化、可靠性和便捷性的需(xū)求。在(zài)类脑智能(néng)领域，携手复旦大学类脑智能(néng)科(kē)学与技术研(yán)究(jiū)院，依托公司(sī)全国一(yī)体(tǐ)化算(suàn)力服务平台(tái)，支撑全脑860亿(yì)神经元规模的全脑模拟计(jì)算。

　　不过，值得注(zhù)意的是，有分(fēn)析人士表示，关于人(rén)类大脑(nǎo)和神经细胞，还(hái)有(yǒu)很多不了解的地方。事实上，不知道神经细胞(bāo)是(shì)如何(hé)利用这15种(zhǒng)特(tè)征中(zhōng)的(de)许(xǔ)多特征。

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