据(jù)媒体报道(dào)，来(lái)自英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究(jiū)所和美国(guó)得克萨斯大学(xué)的一(yī)个(gè)科(kē)研团队宣(xuān)布了一项重(zhòng)要成就(jiù)：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个(gè)原(yuán)子大小的人工(gōng)神经(jīng)元，其能够处(chù)理光和电信号(hào)进(jìn)行计算，有望用于下一代人工智能计(jì)算，也有助科学(xué)家更好地模(mó)拟和理(lǐ)解人(rén)脑。相关研(yán)究成果刊(kān)载于(yú)最新一(yī)期《自(zì)然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业内(nèi)人(rén)士分析指出，人工智能应用的发展呈指数级增(zēng)长(zhǎng)，对计算能力也提出了越来越(yuè)高的要求，只有开发(fā)出革命(mìng)性硬件(jiàn)，才能适应未(wèi)来(lái)算力(lì)爆炸时代(dài)的(de)要求。而此次(cì)科研人员用了3种2D材料制备出(chū)了(le)薄如原子的人工神经元，它(tā)能(néng)学习和(hé)处理(lǐ)更(gèng)加复杂的任务。

　　公(gōng)开资料显示，AI通过数据学(xué)习一层层的神经网络，机器自主(zhǔ)分辨(biàn)参数，不断地将参数归(guī)类、计算，形(xíng)成机(jī)器自我(wǒ)的学(xué)习。神经网络在机(jī)器学习和认知科(kē)学领域，是一种模仿生物神经网络（动物(wù)的中(zhōng)枢(shū)神经(jīng)系统(tǒng)，特(tè)别(bié)是(shì)大脑）的结(jié)构和功能的数学(xué)模(mó)型或计算模型。

　　神经(jīng)网(wǎng)络由大量的人工神经元联结进行计(jì)算。大多数情况下(xià)人工神(shén)经网(wǎng)络(luò)能在外界(jiè)信息(xī)的基(jī)础上改(gǎi)变内部结构，具备学习功能。

　　据财(cái)联(lián)社(shè)不完全整理，近期在互动易(yì)平台回复(fù)人工神经元相关业(yè)务的(de)上市公司包括中科曙光、科大讯飞(fēi)、金(jīn)自(zì)天正、大(dà)富科技、深水海纳等(děng)，具(jù)体情况如下：

　　具体(tǐ)来看，科大讯(xùn)飞的讯飞超脑(nǎo)通过大(dà)数(shù)据、云(yún)计算和移动(dòng)互(hù)联网，并将算(suàn)法直接和应用结合，在(zài)应用中不断迭代循环(huán)优化(huà)。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑的深入解剖学，使人(rén)工神经网(wǎng)络像人的大脑神经元更加接(jiē)近(jìn)，从而使用类(lèi)似(shì)的人工神经元(yuán)方式感知认(rèn)知(zhī)智能问题。

　　中科(kē)曙光(guāng)建设现实中真的可以把人玩坏吗“全国一体化(huà)算力(lì)服务平台”，通过统(tǒng)一(yī)的算力(lì)服(fú)务门户(hù)，实现(xiàn)全(quán)国范围内智能算力(lì)、通用算力资(zī)源的融合(hé)调度及弹性(xìng)供给(gěi)，满足(zú)各类(lèi)用(yòng)户对算力的多样化、可靠性和便捷性的需求。在类脑智(zhì)能(néng)领域(yù)，携(xié)手复旦大学类脑(nǎo)智能(néng)科(kē)学与(yǔ)技术(shù)研究(jiū)院(yuàn)，依托公司全(quán)国一体化算力服务平(píng)台，支(zhī)撑全(quán)脑860亿(yì)神(shén)经元规模的全脑(nǎo)模拟计(jì)算。

　　不过，值得注意(yì)的是(shì)，有分析人士表示，关于人类(lèi)大脑和神经细胞(bāo)，还有很多不了(le)解的地方。事实(shí)上，不知道(dào)神经细胞(bāo)是如何利(lì)用(yòng)这15种特征中的许多特征(zhēng)。

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