据媒体报道(dào)，来(lái)自英(yīng)国牛(niú)津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲研究所和美国得克(kè)萨斯大学(xué)的一个(gè)科(kē)研团队宣布了一项重要成就：他们通过(guò)堆叠二(èr)维（2D）材料，开发出(chū)一种厚度仅(jǐn)几(jǐ)个(gè)原子大(dà)小的人(rén)工神(shén)经元，其能(néng)够处理光和电信(xìn)号进行计算(suàn)，有(yǒu)望用(yòng)于下一代人工智能计算(suàn)，也有助科(kē)学家更(gèng)好(hǎo)地模拟和(hé)理(lǐ)解人(rén)脑(nǎo)。相关研究成果刊(kān)载于最新(xīn)一期《自然(rán)·纳米技(jì)术》杂(zá)志(zhì)。

　　业内人(rén)士分析指出(chū)，人工(gōng)智能(néng)改造文章的祖师是谁 改造文章的祖师爷是谁应用的发展呈指数级增(zēng)长(zhǎng)，对计(jì)算能力也提出了(le)越来越高的要求，只有开发出革命性硬件，才能(néng)适(shì)应未来算(suàn)力爆炸时(shí)代的要求。而(ér)此次科研人员用(yòng)了3种2D材料制备(bèi)出了薄如原子的人工神经元，它能(néng)学(xué)习和处(chù)理(lǐ)更(gèng)加复杂的任务(wù)。

　　公开资(zī)料(liào)显(xiǎn)示，AI通过(guò)数(shù)据学(xué)习(xí)一层层的(de)神经网络，机器(qì)自主分(fēn)辨参数，不断地将参数归类、计算，形成(chéng)机器自我(wǒ)的学习。神经网络在机器学习和认知科学领(lǐng)域，是一种模仿(fǎng)生物神经网络（动(dòng)物的中枢神经(jīng)系统(tǒng)，特别是(shì)大脑）的结构(gòu)和功能的数(shù)学模型或计算(suàn)模型。

　　神经网络(luò)由大量的(de)人工(gōng)神经元联结进(jìn)行计算。大(dà)多数情况下人工(gōng)神经网(wǎng)络能在外(wài)界信(xìn)息的基础上改变内部结构(gòu)，具备学习功能(néng)。

　　据财(cái)联社不完全整理，近期在互动易平台(tái)回复人(rén)工神经元相关业务的上市公司(sī)包括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳等，具(jù)体情况如下：

　　具体来看，科(kē)大讯飞的讯飞(fēi)超(chāo)脑通过大(dà)数据、云计算和移动互联网，并将算法(fǎ)直接和应用结合，在应用中不断(duàn)迭代循环优(yōu)化(huà)。讯飞(fēi)超(chāo)脑采用了(le)对(duì)大脑的深入(rù)解剖(pōu)学，使人工神经网络像人的(de)大脑神经元更加接近，从而使用(yòng)类(lèi)似的人(rén)工神(shén)经元方式(shì)感知认知智(zhì)能问题(tí)。

　　中科(kē)曙(shǔ)光建设“全国一体化算力服务平台”，通过统一(yī)的算(suàn)力服务(wù)门户，实现全国范围内智能(néng)算力(lì)、通用算力资源的(de)融合调度及弹性(xìng)供给，满(mǎn)足各类用户对算力的多样化、可靠性和便捷性的需求。在类脑智能领域，携手复旦大学类(lèi)脑智能(néng)科学与技术研究(jiū)院(yuàn)，依托公司全国一体化算(suàn)力服务平台，支(zhī)撑全脑860亿(yì)神经元规模的全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分析人士表示，关于人(rén)类大(dà)脑和神经细胞，还有很多不了解(jiě)的地方。事(shì)实上，不知道神经(jīng)细胞是如(rú)何利用这(zhè)15种(zhǒng)特征中的许多(duō)特征。

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