据(jù)媒体报道(dào)，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研究(jiū)所和美国(guó)得克萨(sà)斯(sī)大学的一个科研团队宣布了一(yī)项重(zhòng)要成就：他(tā)们通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一种厚度仅几(jǐ)个原子大小的人工神经元，其能够处理光和电信号进行计(jì)算，有(yǒu)望(wàng)用于下一代人工智能计算，也(yě)有(yǒu)助科学家更好地(dì)模(mó)拟(nǐ)和理(lǐ)解(jiě)人(rén)脑。相关研究成(chéng)果刊载于最新(xīn)一期《自然(rán)·纳米技(jì)术》杂志。

　　业(yè)内(nèi)人士(shì)分析(xī)指出(chū)，人工智(zhì)能应用(yòng)的发展(zhǎn)呈指数级(jí)增长，对计(jì)算能力也(yě)提(tí)出了越来越(yuè)高的要(yào)求(qiú)，只(zhǐ)有开发出革(gé)命性硬(yìng)件，才能适应(yīng)未(wèi)来算(suàn)力爆炸时代(dài)的要求(qiú)。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材料制(zhì)备出了薄如原(yuán)子的人工神经元，它能学习和处理更加复杂的任务(wù)。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过(guò)数据(jù)学习一层层的神经网络，机器自主(zhǔ)分辨参数，不断地将(jiāng)参数归类、计(jì)算，形成机器(qì)自我的学习。神(shén)经网络(luò)在机(jī)器学习和认知科学领域，是(shì)一种模(mó)仿(fǎng)生物神经网络（动物(wù)的(de)中枢(shū)神经(jīng)系统，特别是(shì)大脑(nǎo)）的结(jié)构和(hé)功能的数学模型或计算模型(xíng)。

　　神经网络由大(dà)量的人工神经元联(lián)结进行计算。大多数情况下人(rén)工神(shén)经网络能在外界信息的基础上改变内(nèi)部结(jié)构，具备(bèi)学习(xí)功能。

　　据(jù)财联(lián)社不(bù)完全整理(lǐ)，近期在互动易平台回复(fù)人工神(shén)经元相关业务(wù)的上(shàng)市公司包括(kuò)中科曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正、大富科技、深水(shuǐ)海(hǎi)纳等(děng)，具体情况如下(xià)：

　　具体来看，科大(dà)讯飞的讯飞超脑通过大数据(jù)、云计算(suàn)和移动互联网(wǎng)，并将算法直接(jiē)和应用结(jié)合，在应用(yòng)中不(bù)断迭(dié)代(dài)循环优化。讯飞超(chāo)脑采用了对大脑的(de)深入解剖(pōu)学(xué)，使(shǐ)人工(gōng)神经网络像人的大脑神经(jīng)元更(gèng)加接近(jìn)，从而(ér)使用类似的人工神经元方(fāng)式(shì)感知认知智能(néng)问题(tí)。

　　中(zhōng)科曙(shǔ)光建设“全国一体化算(suàn)力服务平台(tái)”，通过统一的算力(lì)服务门户，实现(xiàn)全(quán)国范围内智能(néng)算力(lì)、通用算力资(zī)源的融合调度及弹性供(gōng)给(gěi)，满(mǎn)足各(gè)类用户对算(suàn)力的多(duō)样化、可靠性(xìng)和便(biàn)捷(jié)性的需求。在类脑(nǎo)智(zhì)能(néng)领(lǐng)域(yù)，携手复(fù)旦大学(xué)类脑(nǎo)智(zhì)能科学与技(jì)术(shù)研究院(yuàn)，依(yī)托公(gōng)司全国(guó)一体化(huà)算力服务平(píng)台，支撑全脑(nǎo)860亿神经(jīng)元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分(fēn)析人(rén)士(shì)表(biǎo)示，关于人类大脑和(hé)神经(jīng)细胞，还有很(hěn)多不了解的地方。事实上，不知(zhī)道神经细胞是如何(hé)利用(yòng)这15种特征中(zhōng)的(de)许多特征。

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