据媒体报道，来自(zì)英国(guó)牛津大学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨斯大学的一个科(kē)研团队宣(xuān)布了(le)一项重要成就：他们(men)通过(guò)堆叠二维（2D）材料(liào)，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅(jǐn)几(jǐ)个原子大(dà)小的(de)人工(gōng)神经元(yuán)，其能够处理光和电信(xìn)号(hào)进行计算，有望用(yòng)于下一代人工智能计算，也有助科学(xué)家(jiā)更好地模(mó)拟和理解(jiě)人脑。相关研究成果(guǒ)刊载(zài)于(yú)最(zuì)新一期《自然·纳米技(jì)术》杂(zá)志(zhì)。

　　业(yè)内人士分(fēn)析指出，人工智能应(yīng)用(yòng)的发展呈指数级增(zēng)长，对计算(suàn)能力也提出了越来越高的要(yào)求，只有开发出(chū)革(gé)命性(xìng)硬件，才能(néng)适应(yīng)未(wèi)来算力爆(bào)炸(zhà)时代(dài)的要求(qiú)。而此(cǐ)次科研(yán)人员用了(le)3种2D材料制备出(chū)了(le)薄如原子的人工神经(jīng)元，它(tā)能学习和处理更加复杂的任务。

　　公(gōng)开资料显示(shì)，AI通过(guò)数据学习(xí)一层层的神经(jīng)网络，机器自主分辨参数(shù)，不断(duàn)地将参数(shù)归类、计(jì)算(suàn)，形(xíng)成机器自我的学习。神(shén)经网络在(zài)机器学习和认(rèn)知科学领域，是一种模仿生物神经网(wǎng)络（动物的中枢神经(jīng)系统，特别是大脑）的(de)结(jié)构和功能(néng)的(de)数学(xué)模(mó)型或计(jì)算模型(xíng)。

　　神经网络由大量的人工神经元联结(jié)进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信(略备薄酒的意思下一句，略备薄酒的读音xìn)息(xī)的基础(chǔ)上改变内部结构(gòu)，具备学(xué)习(xí)功(gōng)能。

　　据财(cái)联社(shè)不(bù)完全整理，近(jìn)期在互(hù)动易平(píng)台回复人(rén)工神经元相关业务的上市公司包括中科曙光、科大讯飞、金(jīn)自天(tiān)正、大富科技、深水海纳(nà)等，具体(tǐ)情况如(rú)下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互联网，并将算法直接(jiē)和应用结合，在应用中不(bù)断迭(dié)代循环(huán)优化(huà)。讯飞超脑采用(yòng)了对大脑的深入解剖学(xué)，使人工神经(jīng)网络像人的(de)大脑神经(jīng)元(yuán)更(gèng)加接(jiē)近，从(cóng)而(ér)使用(yòng)类(lèi)似的人工神经元方(fāng)式感知(zhī)认知智能问题(tí)。

　　中科曙光建设“全国一体化算力(lì)服务平台(tái)”，通(tōng)过统一的算力服(fú)务门户，实现全国范围(wéi)内智能算力、通用算力(lì)资源(yuán)的融合调度(dù)及(jí)弹性供给，满足(zú)各(gè)类用(yòng)户(hù)对算力的多样化(huà)、可靠性(xìng)和便(biàn)捷(jié)性的需求。在类脑智(zhì)能领域，携手复(fù)旦大学类脑智能科学与(yǔ)技术研究院，依托公司全国(guó)略备薄酒的意思下一句，略备薄酒的读音ng>一体化(huà)算力服务平台，支撑全脑860亿神(shén)经元(yuán)规(guī)模的全脑模拟计算。

　　不过(guò)，值得注意的是，有分析人士(shì)表示，关于人(rén)类(lèi)大(dà)脑和神经细胞，还有很多不了解的地方。事实上(shàng)，不(bù)知道(dào)神经细胞(bāo)是如何利用这15种特(tè)征中(zhōng)的许(xǔ)多特征。

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