据媒体报道，来自英国牛津(jīn)大学(xué)、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学的一个科(kē)研团队宣布(bù)了一项重要成就：他(tā)们通过堆(duī)叠二(èr)维（2D）材料，开发出一种厚(hòu)度仅(jǐn)几个原子大小(xiǎo)的(de)人(rén)工神经(jīng)元，其能(néng)够处理光(guāng)和电信号进行计算，有望用于下一(yī)代人工智能计算，也有助科学家更好地模拟和理解人脑。相关研究成果(guǒ)刊载(zài)于最新一期《自然(rán)·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人(rén)工(gōng)智能应用的发展呈指数级(jí)增长(zhǎng)，对计算能力(lì)也提出了越来越高的要求(qiú)，只有开发出革命性硬件，才(cái)能适应未来算力爆炸时代(dài)的要求。而此次科(kē)研人员用了3种(zhǒng)2D材料制备出了薄如(rú)原子的人工神(shén)经元，它能学习和处理更加复(fù)杂的(de)任务。

　　公开(kāi)资料(liào)显示，AI通过数(shù)据学习(xí)一层层的神经网络，机器自主(zhǔ)分(fēn)辨参数(shù)，不(bù防碍哪个字错了，防碍哪个字错了并改正)断地将参数归类、计算，形成(chéng)机器自我的(de)学习。神经网络在机器(qì)学习和(hé)认知(zhī)科学领(lǐng)域(yù)，是(shì)一(yī)种模仿生物神经网(wǎng)络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的(de)结(jié)构和功能的数学(xué)模型或计算模型。

　　神经网络(luò)由大量的人工神经(jīng)元联结进(jìn)行计算。大多数情况下人工神经网络能在外(wài)界信息的基础(chǔ)上改变内部结(jié)构，具(jù)备(bèi)学习(xí)功(gōng)能。

　　据(jù)财联(lián)社(shè)不完全整理，近期在(zài)互动(dòng)易平台(tái)回复人(rén)工(gōng)神经元相(xiāng)关业务的上市公司包括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正(zhèng)、大富科技、深水海纳(nà)等，具(jù)体情况如(rú)下(xià)：

　　具体来看，科(kē)大讯飞的讯(xùn)飞超脑通过(guò)大(dà)数据、云计算和移动互联网，并将算(suàn)法直接(jiē)和应用(yòng)结(jié)合，在应用(yòng)中不断迭代循环优化。讯飞超脑采用了对大(dà)脑(nǎo)的深(shēn)入解(jiě)剖学(xué)，使人工神经(jīng)网络像人的(de)大脑神经元更加接近，从而(ér)使用(yòng)类似(shì)的人工神经元方式感知认(rèn)知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全(quán)国一(yī)体化算力服务平台”，通过统一防碍哪个字错了，防碍哪个字错了并改正的(de)算力服务门户，实现全国(guó)范围内智能算(suàn)力、通用算力资源的融合调(diào防碍哪个字错了，防碍哪个字错了并改正)度及(jí)弹性(xìng)供给，满足各类用户(hù)对算力的多样化、可靠性和(hé)便捷性的需求。在类(lèi)脑智能领域，携手复旦大学类脑智能科学与(yǔ)技术研究院，依(yī)托公司全国(guó)一体(tǐ)化算力服(fú)务(wù)平(píng)台，支撑(chēng)全脑860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不过(guò)，值得注意的是，有分析人士表示(shì)，关于人(rén)类大(dà)脑和(hé)神经(jīng)细(xì)胞，还有很多不(bù)了解的地方(fāng)。事实(shí)上(shàng)，不知道(dào)神经细(xì)胞是(shì)如何利用(yòng)这15种特征(zhēng)中的许多特征。

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