据媒体(tǐ)报道，来自(zì)英国(guó)牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美(měi)国得克萨斯大学(xué)的一个科(kē)研(yán)团队宣布了一项重(zhòng)要成就：他们通(tōng)过堆(duī)叠二维（2D）材料，开发出一(yī)种厚度仅几个原(yuán)子大小的人(rén)工神(shén)经元，其能(néng)够处理光和电信号(hào)进行(xíng)计算，有(yǒu)望用于下(xià)一(yī)代人工智能(néng)计算，也有(yǒu)助(zhù)科(kē)学(xué)家更好(hǎo)地模拟和理解人脑(nǎo)。相(xiāng)关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人士分析(xī)指出(chū)，人工(gōng)智能应用的(de)发(fā)展(zhǎn)呈指(zhǐ)数级增长，对计算能力也提出了越来越(yuè)高的要求，只(zhǐ)有开(kāi)发出革命性(xìng)硬(yìng)件，才能适应未来算力爆炸时代(dài)的(de)要求。而此次(cì)科研(yán)人员用(yòng)了3种(zhǒng)2D材(cái)料制备出了薄如原(yuán)子的人(rén)工神经元，它能学(xué)习和处(chù)理更加复杂的(de)任(rèn)务。

　　公开(kāi)资料显示(shì)，AI通过数据学习一层层(céng)的神(shén)经网(wǎng)络(luò)，机(jī)器自(zì)主分辨参(cān)数，不断地将参数归类、计算，形成机器自我的学习。神(shén)经网(wǎng)络在机器学习和认知科(kē)学(xué)领域，是(shì)一种模仿(fǎng)生物神经网络（动物(wù)的中枢(shū)神经系统(tǒng)，特别是大脑）的结构(gòu)和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的(de)人工神经元(yuán)联结进行计算(suàn)。大多数(shù)情况下人工神经(jīng)网(wǎng)络(luò)能在外界信息的基(jī)础(chǔ)上改(gǎi)变(biàn)内部结构(gòu)，具(jù)备学(xué)习功能。

　　据(jù)财联社(shè)不(bù)完(wán)全整理，近期(qī)在互动易平(píng)台(tái)回(huí)复(fù)人工神经元(yuán)相关业务(wù)的上市公司包括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深水海(hǎi)纳等，具体情(qíng)况如下：

　　具体(tǐ)来看，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互联(lián)网，并将算法直接和应用(yòng)结合，在(zài)应用中不断(duàn)迭(dié)代循环(huán)优化。讯(xùn)飞超脑(nǎo)采用了对大脑的(de)深入解(jiě)剖(pōu)学，使人(rén)工神(shén)经(jīng)网络像人的大脑神(shén)经(jīng)元(yuán)更加接近，从而(ér)使用类似(shì)的人工(gōng)神经元方式感知(zhī)认知智(zhì)能问(wèn)题。

　　中科曙光建设(shè)“全国一(yī)体化算力服务(wù)平台”，通过统一的(de)算力服务门户，实现全国范围内智能算力、通用算(suàn)力资(zī)源的融(róng)合调(diào)度及弹性供给，满足(zú)各类(lèi)用户对算力的多(duō)样化、可靠(kào)性和便捷性(xìng)的需求。在类脑智(zhì)能领域(yù)，携手复旦大学类脑智能科学与技(jì)术(shù)研(yán)究院，依(yī)托公司全国一(yī)体化算力(lì)服务(wù)平(píng)台，支(zhī)撑全(quá复活的作者是谁，复活的作者是谁n)脑(nǎo)860亿神经元(yuán)规模(mó)的(de)全脑模拟(nǐ)计(jì)算。

　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分(fēn)析(xī)人(rén)士表示，关于人(rén)类大(dà)脑和神经细胞(bāo)，还有很多不了解的地(dì)方(fāng)。事实上，不知道神经细胞是如何利用这15种特征中的(de)许(xǔ)多特征。

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