据媒体报道，来自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学的一(yī)个科(kē)研(yán)团队宣(xuān)布了一项重要(yào)成就：他们通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发出一种厚度仅(jǐn)几个(gè)原子大(dà)小(xiǎo)的人工神(shén)经(jīng)元，其能够处理(lǐ)光和电信号(hào)进行计算，有望用于下一(yī)代人工(gōng)智能计(jì)算，也有(yǒu)助科(kē)学家更(gèng)好地(dì)模拟(nǐ)和理(lǐ)解人(rén)脑。相关研究(jiū)成果刊载于最新(xīn)一期(qī)《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出(chū)，人工智能应用的发展呈指数级增长，对(duì)计算(suàn)能力也(yě)提出了越来越高的要求，只有开(kāi)发出(chū)革命性硬件(jiàn)，才能适应未(wèi)来算(suàn)力爆(bào)炸时代(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(zi)的人工神经元，它(tā)能学习和处理更加(jiā)复(fù)杂的任务(wù)。

　　公开(kāi)资(zī)料显示(shì)，AI通过(guò)数据学习一层层(céng)的神经网络(luò)，机器(qì)自主分(fēn)辨参数(shù)，不断地将(jiāng)参数归类、计算，形成机器自我的学习。神经网络(luò)在(zài)机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动(dòng)物的中枢神经系统，特(tè)别放里面睡觉是什么样的感觉，放在里面睡觉是一种怎样的感觉是大脑）的(de)结构和功能的数学(xué)模型(xíng)或(huò)计算模型。

　　神经(jīng)网(wǎng)络由(yóu)大(dà)量的人工神(shén)经元联结(jié)进行计算。大多(duō)数情况(kuàng)下人工神经网络能(néng)在外界信息的基(jī)础上(shàng)改(gǎi)变内部结构，具备学习功(gōng)能。

　　据(jù)财(cái)联社不完全整理，近期在互动易平台回复(fù)人工神经元相关(guān)业务的上(shàng)市公司包括中科曙光、科大(dà)讯(xùn)飞、金自天正、大(dà)富科技(jì)、深水海纳等，具(jù)体情况如(rú)下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞的(de)讯(xùn)飞(fēi)超脑(nǎo)通(tōng)过大数据、云计算和移(yí)动(dòng)互联网(wǎng)，并将算法直接(jiē)和应用结合，在应用(yòng)中不断迭(dié)代(dài)循环优(yōu)化(huà)。讯飞超脑采用了(le)对大脑的深入(rù)解剖学，使(shǐ)人工神经(jīng)网络像人的大脑神经元更(gèng)加接近，从(cóng)而使用类似的人工神经元方式感知(zhī)认知(zhī)智能(néng)问题(tí)。

　　中科曙光(guāng)建设“全国(guó)一(yī)体化算(suàn)力服务平台(tái)”，通过统一的(de)算力服(fú)务门户，实现全国(guó)范围内(nèi)智能算(suàn)力、通(tōng)用算力资源(yuán)的融合调度及(jí)弹性供给，满(mǎn)足(zú)各类(lèi)用户对(duì)算(suàn)力的多样化、可靠性(xìng)和便捷(jié)性的需求。在类(lèi)脑(nǎo)智(zhì)能领域(yù)，携手复旦(dàn)大(dà)学类(lèi)脑智能科学与技术研(yán)究(jiū)院，依(yī)托公司(sī)全(quán)国一(yī)体化(huà)算力服务平台，支撑全脑860亿神(shén)经元规模的全脑(nǎo)模拟计(jì)算(suàn)。

　　不过，值得(dé)注(zhù)意的是，有分析人士表示，关于人(rén)类(lèi)大脑和神(shén)经(jīng)细胞(bāo)，还有(yǒu)很多不了解(jiě)的地方(fāng)。事实上，不知(zhī)道神(shén)经(jīng)细(xì)胞是如何(hé)利用这15种特征中的许多(duō)特(tè)征。

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