据媒体报(bào)道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究(jiū)所(suǒ)和美国得克萨斯(sī)大学的一(yī)个(gè)科研团队宣(xuān)布(bù)了一项重要(yào)成就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材(cái)料，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅几个原子大(dà)小的人工神(shén)经(jīng)元，其能够处理光(guāng)和电信号进行计(jì)算，有望用于下一代人工智能计算，也有助科(kē)学家更好地(dì)模拟和理解人(rén)脑。相(xiāng)关研究成(chéng)果刊载(zài)于最新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能(néng)应用的(de)发展呈(chéng)指数级增长，对计算能力也提(tí)出了越来(lái)越高的要求，只(zhǐ)有开发(fā)出革命性硬件，才能适应未来算力(lì)爆(bào)炸时代的要求(qiú)。而此次(cì)科研人员用了3种2D材料(liào)制(zhì)备出了(le)薄(báo)如原(yuán)子的人工(gōng)神经元，它能(néng)学(xué)习和处(chù)理更(gèng)加(jiā)复(fù)杂的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通(tōng)过数据学(xué)习一层层的(de)神经网(wǎng)络，机器自主分辨参数，不断地将(jiāng)参数归类、计算，形成机器(qì)自我的学习。神经网络在机器学(xué)习和认知科学领域，是(shì)一(yī)种模(mó)仿生物神(shén)经网络（动物的中(zhōng)枢(shū)神经系统，特别是(shì)大(dà)脑）的结构和(hé)功能的数(shù)学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的人工神经元(yuán)联结进行计算。大多数情况下(xià)人工(gōng)神经网络能(néng)在外界信(xìn)息的基础上改变内(nèi)部结(jié)构，具备学习(xí)功能。

　　据财联社(shè)不完全整(zhěng)理，近(jìn)期在互动(dòng)易平台(tái)回复人工神经元相关业务的上市(shì)公司包括中科曙光(guāng)、科大(dà)讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体来看(kàn)，科大讯飞的讯(xùn)飞超脑通过(guò)大数据、云计(jì)算和移动互联网，并(bìng)将算(suàn)法直接(jiē)和(hé)应用(yòng)结合(hé)，在应用中不(bù)断迭(dié)代循(xún)环(huán)优化。讯飞超脑采用了(le)对大脑的深入解(jiě)剖学，使人工神经网络像(xiàng)人的大脑(nǎo)神经形容一晃十年的诗句，含有十年的诗句元更(gèng)加接近，从(cóng)而使用类似(shì)的(de)人工神(shén)经元(yuán)方式(shì)感知认知智能问题(tí)。

　　中(zhōng)科曙光建(jiàn)设“全国一(yī)体化(huà)算力服务(wù)平台”，通过统一的算力服务门户，实现全国范围内(nèi)智能(néng)算力、通用(yòng)算(suàn)力资源的(de)融合调度及弹(dàn)性供给，满足各类用户(hù)对算力(lì)的多样(yàng)化、可靠性和便捷性的需求。在类脑智能领域，携手复旦大(dà)学类脑智能科(kē)学与(yǔ)技术(shù)研究院，依托公司全国一体化算力(lì)服务平台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规(guī)模的全脑模拟计算(suàn)。

　　不过(guò)，值(zhí)得注意的是(shì)，有分析人士表示，关于(yú)人类大脑和神经细(xì)胞，还(hái)有很多不了解的地方。事(shì)实上(shàng)，不知道神经细胞是如何利(lì)用这15种特征中的(de)许多特(tè)征。

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