据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研(yán)究所和美国得(dé)克(kè)萨斯(sī)大学的一个(gè)科研团队宣布(bù)了一项重要成就(jiù)：他们(men)通过(guò)堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚(hòu)度仅几个(gè)原子大小的(de)人工(gōng)神经元，其能够处(chù)理光(guāng)和电信(xìn)号进行计(jì)算，有望用于下一代人工智(zhì)能计算，也(yě)有助科学家更好(hǎo)地(dì)模拟和理解人脑(nǎo)。相关(guān)研究成果刊(kān)载(zài)于最新一期《自然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业(yè)内人士分析指出(chū)，人工智能应用的发展呈指(zhǐ)数级增(zēng)长(zhǎng)，对计(jì)算能(néng)力也(yě)提出了越来越高的要求，只有开发(fā)出(chū)革命性硬(yìng)件，才能适应未来(lái)算力爆炸(zhà)时代的要(yào)求。而(ér)此次科研人(rén)员用了3种2D材料制备出了薄如原子的(de)人工神经元，它能学习和处理更(gèng)加复(fù)杂的任(rèn)务。

　　公开资料显示(shì)，AI通过(guò)数据学习一层层(céng)的(de)神经网(wǎng)络，机(jī)器自(zì)主分辨参数，不断地(dì)将参数归类、计算(suàn)，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(fǎng)生(shēng)物神经(jīng)网络(luò)（动物的中枢(shū)神经系统(tǒng)，特别是大脑(nǎo)）的(de)结构和功能的数学(xué)模型或计(jì)算模型。

　　神经(jīng)网络由大量的人工神经元联结进行(xíng)计算(suàn)。大多数情况下人工神(shén)经(jīng)网络能在外界信息(xī)的(de)基础上改变内部结构，具备学习功能。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易(yì)平台回(huí)复人工神(shén)经元相(xiāng)关业务的上市公(gōng)司(sī)包括中科曙光、科(kē)大讯飞、金(jīn)自天正、大富科技、深水海(hǎi)纳等，具体(tǐ)情况如下：

　　具体来看，科大讯飞(fēi)的讯(xùn)飞(fēi)超脑通过大(dà)数据、云(yún)计算和移动(dòng)互(hù)联(lián)网，并将(jiāng)算法直接和应用结(jié)合，在(zài)应(yīng)用中不断迭代循环优化。讯飞超脑采用(yòng)了对(duì)大脑的(de)深入解剖学，使人工神经网络像人的大脑神经(jīng)元更加接近，从而使用类似(shì)的人工神经元方式感知认知智(zhì)能问题。

　　中科曙光建设(shè)“全国一(yī)体化算力服务平台(tái)”，通过统一的算力(lì)服务门户，实现全国范围(wéi)内(nèi)智能算力(lì)、通用算(suàn)力资源(yuán)的融合调度及弹(dàn)性供给，满足各类用户(hù)对算力的多(duō)样化、可(kě)靠性和(hé)便捷性的需求。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑(nǎo)智能科学与(yǔ)技术研究(jiū)院，依(yī)托公司全国一体化算力服务(wù)平台(tái)，支撑全脑860亿神(shén)经元规模的全脑模(mó)拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的(de)是，有分(fēn)析(xī)人士表示，关于人类大脑(nǎo)和神经细胞，还有很多(俄罗斯为啥打不赢乌克兰，乌克兰为什么这么难打duō)不(bù)了解的(de)地方。事(shì)实上，不知道神(shén)经(jīng)细(xì)胞是(shì)如何利用这15种特(tè)征中的许多特征(zhēng)。

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