据(jù)媒体报(bào)道(dào)，来自英国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得克萨(sà)斯大学的一个科研(当兵至少要当几年才可以退伍呢，当兵至少当几年才能退伍yán)团队(duì)宣(xuān)布了(le)一项重要成就(jiù)：他(tā)们通过(guò)堆叠二维(wéi)（2D）材料(liào)，开发出一种(zhǒng)厚度仅几个原(yuán)子(zi)大小的人(rén)工(gōng)神经(jīng)元(yuán)，其能(néng)够处理光和电信(xìn)号进行计算，有(yǒu)望用于(yú)下一代人工智能计算，也有助(zhù)科学(xué)家更好地模拟和理解人脑。相关研(yán)究成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指出(chū)，人工智能应(yīng)用的发展呈(chéng)指数级(jí)增长，对计算(suàn)能力(lì)也提出(chū)了越来越高的要求，只有开(kāi)发出(chū)革命性硬件，才能适应未来(lái)算力爆炸时(shí)代(dài)的要求。而此次科研人员用了3种2D材料制备出了薄如原子的(de)人工(gōng)神经元，它能(néng)学习和处理更加(jiā)复(fù)杂的(de)任务。

　　公开资料显示(shì)，AI通过(guò)数据学习一(yī)层层的神经网络，机器自主分辨参数(shù)，不断地将参数(shù)归类、计算，形成机器自我的学习。神经(jīng)网(wǎng)络在(zài)机(jī)器学(xué)习和认(rèn)知科学领域，是(shì)一种模仿生物神经网(wǎng)络（动物的中枢神经系统，特(tè)别是大(dà)脑）的结构和功(gōng)能的数学(xué)模型(xíng)或计(jì)算模型。

　　神经(jīng)网络由大量的人工(gōng)神经元联(lián)结进(jìn)行(xíng)计(jì)算(suàn)。大多数情况下人工(gōng)神经网(wǎng)络(luò)能在外界信息的基(jī)础上改变内部结构，具备学习功能。

　　据财联社不完全(quán)整理，近(jìn)期在互动易平台回复(fù)人工神经元相关业(yè)务的上市公司包括中科(kē)曙光、科大(dà)讯(xùn)飞、金(jīn)自天正、大富(fù)科技(jì)、深水海纳等，具体情况如(rú)下：

　　具体来看，科大(dà)讯(xùn)飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移(yí)动互联网，并(bìng)将算法直接(jiē)和应(yīng)用结合，在应用(yòng)中不断迭代循环(huán)优(yōu)化。讯(xùn)飞超脑采(cǎi)用了对大(dà)脑的深(shēn)入解剖学(xué)，使人工(gōng)神经网络(luò)像人的大脑神(shén)经元更加接近，从而使用(yòng)类似的人工神(shén)经元方(fāng)式感知(zhī)认(rèn)知智能(néng)问题(tí)。

　　中科(kē)曙(shǔ)光(guāng)建设“全国一体(tǐ)化算力服务平台”，通过统一的算(suàn)力服务门(mén)户(hù)，实现全(quán)国范围内智(zhì)能(néng)算力、通用(yòng)算(suàn)力资源的融(róng)合调度及(jí)弹(dàn)性供(gōng)给，满足各类用户(hù)对算力的多样化、可靠性和(hé)便(biàn)捷性的需求。在类脑智能领域，携手(shǒu)复旦(dàn)大学类(lèi)脑智(zhì)能科(kē)学(xué)与技术研究院，依托公司全国一体化算力服务平台，支撑全(quán)脑860亿神经元规(guī)模的全脑模(mó)拟计算。

　　不(bù)过，值得注意的是，有分析人士表示(shì)，关于人类大脑(nǎo)和(hé)神(shén)经细胞，还(hái)有很多不了(le)解(jiě)的地方。事(shì)实上(shàng)，不知道神经细(xì)胞是如何(hé)利用这15种(zhǒng)特征中的许多特征。

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