据媒体报(bào)道，来自英国牛津(jīn)大学、IBM欧洲研(yán)究所和美国(guó)得克(kè)萨斯(sī)大学的一(yī)个科研团队宣(xuān)布了一项重要成就：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一(yī)种厚度(dù)仅几个原子大小的人工神经(jīng)元，其能够处理(lǐ)光和电(diàn)信(xìn)号(hào)进行计(jì)算(suàn)，有望(wàng)用于下一(yī)代人工智能计(jì)算(suàn)，也有助科学家(jiā)更好地(dì)模(mó)拟和理解人(rén)脑。相(xiāng)关研究成果(guǒ)刊载于最新一(yī)期《自然·纳米技(jì)术》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能(néng)应用的发展呈指数级(jí)增长(zhǎng)，对计(jì)算能力也提出了越来(lái)越高的要(yào)求(qiú)，只有开发出革命性硬件(jiàn)，才能(néng)适应未来算力爆(bào)炸时(shí)代的要求。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材料制(zhì)备出了薄(báo)如原子(zi)的(de)人(rén)工神经(jīng)元，它(tā)能(néng)学(xué)习和(hé)处理更加复杂(zá)的任务(wù)。

　　公开资料显(xiǎn)示(shì)，AI通过(guò)数(shù)据学(xué)习一层层的神经网(wǎng)络，机器自(zì)主分辨参数，不断地将参(cān)数归(guī)类、计算(suàn)，形成机器自我(wǒ)的学(xué)习。神经网络在(zài)机器学习(xí)和认知科学(xué)领域，是(shì)一(yī)种模仿生物(wù)神(shén)经网(wǎng)络（动(dòng)物的中枢神经系统(tǒng)，特别(bié)是大脑）的(de)结构和功能(néng)的数学模型或计算模型。

　　神经网(wǎng)络由大量(liàng)的人工神经元联结进行计算。大(dà)多(duō)数情况下人工(gōng)神经网络能在外界信(xìn)息的基础(chǔ)上改(gǎi)变(biàn)内部结(jié)构，具备学习功能。

　　具(jù)体(tǐ)来看，科大讯飞的讯飞超脑通(tōng)过大数据、云计算和(hé)移动互联网，并将算法直接(jiē)和应用结合，在应(yīng)用中不断迭代循环优化。讯飞超脑采用了对大脑的深入解剖(pōu)学(xué)，使人(rén)工(gōng)神经网络像人的大脑神经元更加接(jiē)近，从而使用(yòng)类似的人工神(shén)经元(yuán)方式感知认知(zhī)智(zhì)能问题。

　　中科曙(shǔ)光(guāng)建设(shè)“全(quán)国一体化算力服(fú)务(wù)平台”，通过(guò)统一的算力(lì)服务门户，实(shí)现全国范围内智能算力、通用算力资源的(de)融合调(diào)度及弹(dàn)性供给，满(mǎn)足各(gè)类用户(hù)对算力的多样化、可(kě)靠性和便(biàn)捷(jié)性的需求。在类脑智能领域，携手(shǒu)复旦大学类脑智能科学与技(jì)术研究院(yuàn)，依托公司全国一体化算力服(fú)务(wù)平台，支(zhī)撑全(quán)脑860亿神经(jīng)元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的是，有(yǒu)分析人士表示(shì)，关(guān)于(yú)人类(lèi)大脑和神经细胞，还有很多不了解(jiě)的地方。事实上，不(bù)知道(dào)神经细胞是(shì)如何利用这15种特征中的(de)许多特征。<咋能把自己弄成小喷泉呢，如何把女朋友弄成小喷泉/p>

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