据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所(suǒ)和(hé)美国(guó)得(dé)克(kè)萨斯(sī)大学的一个科研团(tuán)队宣布了一项重要(yào)成就：他们通过堆叠二维(wéi)（2D）材料(liào)，开发出(chū)一种厚(hòu)度(dù)仅(jǐn)几个原子大小(xiǎo)的人工神(shén)经元，其能(néng)够(gòu)处理光(guāng)和(hé)电信(xìn)号进行计算，有望用于(yú)下一(yī)代人(rén)工(gōng)智能计(jì)算，也有助科学家更好地(dì)模(mó)拟(nǐ)和(hé)理解人脑。相关研究成果刊载于最新一期(qī)《自然(rán)·纳米(mǐ)技术》杂(zá)志。

　　业内人(rén)士分析指出，人工智能应用的发展(zhǎn)呈(chéng)东隅已逝桑榆非晚是什么意思g>指(zhǐ)数级增长，对计算能(néng)力也提出(chū)了(le)越来越高的要求，只有开发出(chū)革命性硬件，才能(néng)适应未来(lái)算(suàn)力爆(bào)炸时(shí)代的(de)要(yào)求。而此次科研人(rén)员用了3种2D材料制备(bèi)出了薄如原(yuán)子(zi)的人(rén)工神经元，它能学(xué)习和处理更加复杂的任务(wù)。

　　公开资料显示(shì)，AI通过(guò)数据学习(xí)一层(céng)层的神经网络，机器自主(zhǔ)分辨参(cān)数(shù)，不断(duàn)地将参数归类(lèi)、计(jì)算(suàn)，形成机器自我的学(xué)习。神(shén)经网络在(zài)机(jī)器学(xué)习和认知科学领域(yù)，是一种模仿生物(wù)神经网络（动物的(de)中(zhōng)枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的人工神经元(yuán)联结进(jìn)行计算。大多数情况下人工(gōng)神(shén)经(jīng)网络能在外界信息的基础上改变内部结(jié)构，具备学(xué)习功能。

　　据财联社(shè)不完全(quán)整理，近期在互(hù)动易平台回复人工神(shén)经(jīng)元相(xiāng)关(guān)业(yè)务的(de)上市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯(xùn)飞(fēi)、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如(rú)下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞(fēi)的讯飞(fēi)超脑通(tōng)过大数据、云计算和移动(dòng)互联网，并(bìng)将算法直接和应用结合，在应用中(zhōng)不(bù)断迭代循环(huán)优化。讯飞(fēi)超脑采用了(le)对(duì)大脑的深入解剖(pōu)学，使(shǐ)人(rén)工神经网络像人的大脑神经(jīng)元更加(jiā)接近，从(cóng)而(ér)使用类(lèi)似的人工神经元方式感(gǎn)知(zhī)认知智能(néng)问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全国(guó)一体化算(suàn)力服务平台”，通(tōng)过统一的算力服务门户，实现全国范围内(nèi)智能算力、通用算力(lì)资(zī)源的融(róng)合调度及弹(dàn)性供给(gěi)，满足各类(lèi)用(yòng)户对算(suàn)力的多样化、可(kě)靠性和便(biàn)捷性的需求。在类(lèi)脑智能领域，携(xié)手(shǒu)复旦大学类脑智能科学与技术研究(jiū)院，依(yī)托公(gōng)司全国(guó)一体化(huà)算(suàn)力服务平(píng)台，支撑全脑(nǎo)860亿神经(jīng)元规(guī)模的全脑(nǎo)模(mó)拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关(guān)于人类大脑和神经(jīng)细胞，还有很多不了解的地方(fāng)。事(shì)实上，不知道神经细(xì)胞是如何利用(yòng)这(zhè)15种特征中的许多(duō)特征。

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