据(jù)媒体(tǐ)报(bào)道，来自(zì)英国牛(niú)津大学(xué)、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨斯大学的一个科研(yán)团队(duì)宣布(bù)了一(yī)项重要成就：他们通(tōng)过堆叠(dié)二(èr)维（2D）材料(liào)，开发出一种(zhǒng)厚度仅(jǐn)几个原子大小的人工神经元，其能够(gòu)处理(lǐ)光和电信号(hào)进行(xíng)计算，有望用于下(xià)一代人(rén)工智能计(于令仪不责盗文言文翻译注释，于令仪不责盗古文翻译jì)算(suàn)，也有助(zhù)科学家更好地模拟和理解人脑。相关(guān)研究成果(guǒ)刊载于最新一(yī)期《自(zì)然(rán)·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人士分析指(zhǐ)出，人工智能应用的发(fā)展呈(chéng)指数级增长，对计算(suàn)能力(lì)也提出了越来越(yuè)高的(de)要(yào)求，只有开发(fā)出(chū)革命(mìng)性硬件，才能(néng)适(shì)应未来(lái)算力爆炸时代的要求。而此(cǐ)次(cì)科研人员用(yòng)了3种2D材料(liào)制备出了薄如原子的人工神经元，它能学习和处理更加复杂(zá)的任务。

　　公(gōng)开资料显(xiǎn)示，AI通(tōng)过数据(jù)学习一层层的神经网(wǎng)络，机器自主分辨参(cān)数，不(bù)断地(dì)将参数归(guī)类、计算，形成机器自(zì)我的学习。神经网络在(zài)机器(qì)学习(xí)和认知科学领域(yù)，是一(yī)种模(mó)仿(fǎng)生物神经网络（动物(wù)的中(zhōng)枢神经系(xì)统，特别是大(dà)脑）的(de)结(jié)构和功能的数学模(mó)型或计算模型。

　　神经(jīng)网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工(gōng)神(shén)经网络能在外界信息(xī)的基础上改变内(nèi)部结(jié)构，具备(bèi)学习功(gōng)能。

　　据(jù)财联社不完(wán)全整理(lǐ)，近(jìn)期在互动易平(píng)台回复人工神经元(yuán)相关业务的上市(shì)公司包括中科(kē)曙光、科大讯飞、金自天正(zhèng)、大富科技(jì)、深水海纳等(děng)，具体情况如下：

　　具体(tǐ)来(lái)看，科大讯飞的(de)讯飞超脑通过大数据、云计算(suàn)和移动互(hù)联网，并将算法直(zhí)接和应用结合(hé)，在(zài)应用中不(bù)断(duàn)迭代循环优(yōu)化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑(nǎo)的深(shēn)入解剖(pōu)学，使(shǐ)人工神经(jīng)网络像人的大脑神经(jīng)元更加(jiā)接近，从(cóng)而使用类(lèi)似的人工神经(jīng)元方式感知认知智能问(wèn)题(tí)。

　　中科曙(shǔ)光建(jiàn)设“全国一(yī)体化算力服(fú)务(wù)平(píng)台”，通过统(tǒng)一(yī)的算力服务门(mén)户，实(shí)现全国范围内(nèi)智(zhì)能(néng)算力、通用算力资源的(de)融合调(diào)度及弹性(xìng)供给，满(mǎn)足各类用户对算力(lì)的多(duō)样化、可靠性和(hé)便捷性的需(xū)求。在类脑智能领域，携手复旦大(dà)学(xué)类脑智能科学(xué)与技(jì)术(shù)研究院，依托(tuō)公(gōng)司全国一体化算力服(fú)务平台，支撑全(quán)脑860亿神(shén)经元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是(shì)，有分析人士表示(shì)，关于人类大(dà)脑和神经细胞，还有很多不了解的地(dì)方(fāng)。事实上(shàng)，不知(zhī)道神经细胞是如(rú)何(hé)利(lì)用(yòng)这(zhè)15种特征(zhēng)中的(de)许多特征。

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