据媒体报道，来自英(yīng)国牛津(jīn)大学、IBM欧(ōu)洲研(yán)究所(suǒ)和美国得克萨斯大(dà)学的(de)一(yī)个科(kē)研团队宣布了(le)一项(xiàng)重要成就：他们通过堆叠二(èr)维(wéi)（2D）材料，开发出一(yī)种厚度仅几个原子(zi)大(dà)小(xiǎo)的人(rén)工神经元，其能够(gòu)处理光和电(diàn)信(xìn)号进行计算，有望用于(yú)下一代人工智能计算，也有助(zhù)科学家更(gèng)好(hǎo)地模拟和理解人脑(nǎo)。相关研究成果刊载于最(zuì)新(xīn)一期《自然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析指出，人工智能应用(yòng)的(de)发展呈指数(shù)级增长(zhǎng)，对计算能力也提出了越来越高的要(yào)求，只(zhǐ)有开发出革命性(xìng)硬件，才能适应未来算(suàn)力爆(bào)炸时代的要求。而此次科(kē)研(yán)人员用(yòng)了3种2D材料制备出(chū)了(le)薄(báo)如(rú)原子的人工(gōng)神经(jīng)元，它(tā)能(néng)学习和处理(lǐ)更加复杂(zá)的任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数据学习一层层的神经网络，机器(qì)自(zì)主分(fēn)辨参数，不断地将参数(shù)归类、计算，形成机(jī)器自我的学习。神经网络(luò)在(zài)机(jī)器(qì)学习和认(rèn)知(zhī)科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物(wù)的中枢神经系统，特别是大脑）的(de)结(jié)构和功能的(de)数(shù)学模型(xíng)或(huò)计算模型。

　　神经网络由(yóu)大(dà)量的人工神(shén)经元联结进行(xíng)计算。大多(duō)数情况下(xià)人工神经网络能(néng)在外界信息的基础上改变内部结构，具(jù)备学习功(gōng)能。

　　据财联(lián)社不完全整(zhěng)理(lǐ)，近期在互动易平台回复人工神经元相关业务(wù)的上市公司包括中科曙光(guāng)、科大讯(xùn)飞、金自天正(zhèng)、大富科(kē)技、深水(shuǐ)海纳等，具体情(qíng)况如下(xià)：

　　具(jù)体来看(kàn)，科(kē)大讯飞的讯飞(fēi)超脑通过大数据、云计算和移动互联网，并将(jiāng)算法直接(jiē)和应用结合(hé)，在(zài)应用中不断迭代(dài)循环优化。讯飞超脑采用了对大(dà)脑的深入解剖学，使人工神经网络像人(rén)的大脑神经元更加接近(jìn)，从而(ér)使用类似的人(rén)工神经元(yuán)方(fāng)式感知(zhī)认(rèn)知智能问题。

　　中科曙光建设“全(quán)国一(yī)两个土上下结构念什么加偏旁，两个土上下结构念什么语音体化算(suàn)力服务平台”，通过统(tǒng)一的算力(lì)服务门户，实现全国(guó)范围(wéi)内智(zhì)能算力、通用算力资源的融合调度(dù)及弹性供给，满(mǎn)足各类用户对(duì)算力的多样化、可靠性和便捷(jié)性的需求。在(zài)类脑智能领域，携手(shǒu)复旦大学(xué)类脑智能科学与技术(shù)研究(jiū)院，依托公司全(quán)国一体化算力(lì)服务平台，支撑全脑(nǎo)860亿(yì)神经元规模的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意的(de)是，有分析人(rén)士表示，关于人类大脑和神经细胞，还(hái)有(yǒu)很多不了(le)解的地(dì)方。事实上，不知(zhī)道(dào)神经细胞是如(rú)何利用这15种(zhǒng)特征中的许(xǔ)多特征(zhēng)。

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