据媒体(tǐ)报(bào)道(dào)，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨斯(sī)大学的一个科研(yán)团队(duì)宣(xuān)布了一项(xiàng)重要成就：他们通过堆(duī)叠二(èr)维（2D）材料，开(kāi)发出一(yī)种厚度(dù)仅几个原(yuán)子(zi)大小的人工神经元，其(qí)能够处理光和(hé)电信(xìn)号(hào)进行计算，有望用于下一代人工(gōng)智(zhì)能(néng)计算，也有助科学家(jiā)更好地模拟和理解(jiě)人脑。相(xiāng)关研究(jiū)成果(guǒ)刊载(zài)于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人(rén)士分(fēn)析(xī)指出，人工智能应(yīng)用的发展呈(chéng)指数级增长，对(duì)计(jì)算能力也提出了越来越高的要(yào)求，只有开发出革命性硬件，才能适应未来算力爆(bào)炸时代的要求(qiú)。而此(cǐ)次科(kē)研人员用(yòng)了3种2D材(cái)料(liào)制备出(chū)了薄如(rú)原子的人工(gōng)神经元，它(tā)能学(xué)习和处(chù)理更(gèng)加复(fù)杂的任务。

　　公(gōng)开(kāi)资料显示，AI通过数据学习50克有多少参照物图片，50克有多少参照物一层层的(de)神经(jīng)网(wǎng)络(luò)，机器自主(zhǔ)分辨参数，不(bù)断地将参数归类、计(jì)算，形(xíng)成(chéng)机(jī)器自我的(de)学习。神经网络在机器学习和(hé)认(rèn)知(zhī)科(kē)学领域，是一种模(mó)仿(fǎng)生物神经网络（动物的(de)中枢神经系统(tǒng)，特别是大脑(nǎo)）的结构和(hé)功(gōng)能的(de)数学模型或计算(suàn)模型。

　　神经网络由大量的人工(gōng)神经元(yuán)联结进行计算(suàn)。大多数(shù)情况下人工神经网络(luò)能在外界信息的基础上(shàng)改(gǎi)变内部结构，具(jù)备(bèi)学习功能。

　　据(jù)财联社(shè)不完全整(zhěng)理(lǐ)，近期(qī)在互动(dòng)易平(píng)台(tái)回复人(rén)工神(shén)经(jīng)元相(xiāng)关业务(wù)的上(shàng)市公司包括中科曙光、科大讯飞、金自天(tiān)正、大(dà)富科技(jì)、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞的讯飞超脑通过大(dà)数据、云计算和(hé)移动互(hù)联网(wǎng)，并将(jiāng)算法直接和应用(yòng)结合(hé)，在(zài)应用(yòng)中不断迭(dié)代循环优化。讯飞超脑采用了对(duì)大脑的深入解剖学，使人工神(shén)经(jīng)网(wǎng)络(luò)像人(rén)的大脑神(shén)经元更加接近(jìn)，从而使用类似(shì)的人工神经元(yuán)方(fāng50克有多少参照物图片，50克有多少参照物)式感(gǎn)知(zhī)认知智(zhì)能问题。

　　中科曙光建设“全国(guó)一体化算(suàn)力服务平台(tái)”，通过统一的(de)算(suàn)力服务门(mén)户(hù)，实现全国范围内智能算力、通用算力资源(yuán)的融(róng)合调度及弹性供给(gěi)，满足各(gè)类(lèi)用户对算力的多样化、可靠性(xìng)和便捷性的需求(qiú)。在类脑智能领域(yù)，携(xié)手复旦大(dà)学类脑智(zhì)能科(kē)学与技术研究院，依托公(gōng)司全国一体化算力服(fú)务(wù)平(píng)台，支撑(chēng)全脑860亿神(shén)经元(yuán)规模(mó)的(de)全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关于人类大脑和神经(jīng)细胞，还有(yǒu)很(hěn)多(duō)不了解的地(dì)方。事实上，不知道神经细胞是如何利用(yòng)这15种特征中的(de)许多特征(zhēng)。

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