据(jù)媒体报道(dào)，来(lái)自(zì)英国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所(suǒ)和美(měi)国得克萨斯大(dà)学的一(yī)个科研团队宣布(bù)了一(yī)项重(zhòng)要成就：他(tā)们(men)通过堆叠二维（2D）材料(liào)，开发(fā)出一种厚(hòu)度仅几个原子大小的人(rén)工神经元，其能(néng)够处(chù)理光和电(diàn)信(xìn)号(hào)进行计算(suàn)，有望用于(yú)下一代人工(gōng)智能计算，也有助科学家更好地模拟和理解人(rén)脑。相关研(yán)究(jiū)成果刊(kān)载(zài)于(yú)最新(xīn)一(yī)期《自然·纳米技(jì)术》杂志(zhì)。

　　业内人士分析指出(chū)，人工智能应用的发展(zh春有约,花不误,年年岁岁不相负，年年岁岁花相似的全诗句ǎn)呈指数级增(zēng)长，对计(jì)算(suàn)能力也提出了越来越高的要求(qiú)，只有开发出革命(mìng)性硬件，才能适应(yīng)未来算力爆(bào)炸时(shí)代的要求。而此(cǐ)次科研(yán)人员用了3种2D材(cái)料制备出了(le)薄(báo)如(rú)原子的(de)人工神经元，它能(néng)学习和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数(shù)据学习一(yī)层层的神(shén)经网络，机器自主(zhǔ)分辨参数，不断(duàn)地将参(cān)数归类、计算(suàn)，形(xíng)成机器(qì)自我的学习。神经网(wǎng)络在(zài)机器学习和认知科学领域，是一种模(mó)仿(fǎng)生(shēng)物神经网络（动物的中枢神经(jīng)系统，特别是大(dà)脑）的(de)结构和功能(néng)的数(shù)学模型或(huò)计算模型(xíng)。

　　神经网络由(yóu)大(dà)量的人工神(shén)经元联(lián)结(jié)进行计算。大多数情况下人工神(shén)经网络能在外界信(xìn)息的(de)基础(chǔ)上改变内部结(jié)构，具备学习(xí)功能(néng)。

　　据财联社不(bù)完全整理，近期在(zài)互(hù)动易(yì)平台回复人工神(shén)经元(yuán)相关(guān)业务的上(shàng)市公司包(bāo)括(kuò)中(zhōng)科曙光、科大讯飞(fēi)、金自(zì)天正、大富(fù)科技、深水海纳等(děng)，具体情(qíng)况如下：

　　具(jù)体来看，科大(dà)讯飞的讯飞超脑(nǎo)通过大数(shù)据、云计算和移动(dòng)互联网，并将(jiāng)算法直接和(hé)应用结(jié)合，在(zài)应用(yòng)中(zhōng)不断迭(dié)代(dài)循环优化。讯飞超(chāo)脑采用(yòng)了(le)对大脑的深(shēn)入解剖学，使人工(gōng)神(shén)经网络像人(rén)的大脑(nǎo)神经(jīng)元更加接近(jìn)，从而使用(yòng)类似(shì)的人(rén)工神经(jīng)元方式(shì)感知认知(zhī)智能(néng)问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力(lì)服务平(píng)台”，通过统一的(de)算(suàn)力服(fú)务门户(hù)，实现全国(guó)范围内智能算力、通用算力资源的融合调度及(jí)弹(dàn)性供(gōng)给，满足各类用(yòng)户对算力的多(duō)样化、可靠性(xìng)和便捷性的需求。在类脑智能(néng)领域，携手复旦大学类脑(nǎo)智能科(kē)学与技(jì)术研(yán)究院，依托公司(sī)全(quán)国(guó)一(yī)体(tǐ)化算力服务平台，支撑(chēng)全脑(nǎo)860亿神经元(yuán)规模的(de)全脑模拟计算。

　　不(bù)过，值得注(zhù)意的是(shì)，有分析(xī)人士表示，关于人类大脑(nǎo)和神经(jīng)细胞，还有(yǒu)很多不了解的地方(fāng)。事实上，不(bù)知道神(shén)经细胞(bāo)是如何利用这15种特征(zhēng)中的许多特征。

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