据(jù)媒体报(bào)道，来(lái)自(zì)英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美国得克(kè)萨斯大学(xué)的一个科研团队(duì)宣布了一项重要(yào)成就：他们(men)通(tōng)过堆叠(dié)二维（2D）材料(liào)，开发(fā)出一种厚度(dù)仅(jǐn)几个(gè)原子大(dà)小的人工神经元，其能够处理光和电信号进行计算，有望用于下一代人(rén)工智能计算(suàn)，也(yě)有助(zhù)科学(xué)家更好地(dì)模(mó)拟和理解人脑。相关研究成果刊载于最新(xīn)一期(qī)《自(zì)然·纳米技术(shù)》杂(zá)志。

　　业内人士(shì)分析指出，人(rén)工智能应用(yòng)的发(fā)展(zhǎn)呈指(zhǐ)数级(jí)增长，对计算能力也(yě)提出了越来越(yuè)高(gāo)的要(yào)求，只有开发出革命性硬件，才能适应未来算(suàn)力爆(bào)炸(zhà)时代(dài)的要求(qiú)。而此次科(kē)研人员用了(le)3种(zhǒn得物上的东西是正品吗，得物上的东西是新的还是二手g)2D材(cái)料(liào)制备(bèi)出(chū)了薄(báo)如原子(zi)的(de)人工神经元，它能学习和(hé)处(chù)理更加复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数(shù)据学(xué)习(xí)一(yī)层(céng)层的神经网络，机(jī)器自主分辨参数，不断地将参数归类、计(jì)算，形成机(jī)器(qì)自我的学习(xí)。神经网络在(zài)机器学习和认知(zhī)科学领域，是一种(zhǒng)模仿生物(wù)神经网络（动(dòng)物的中枢神经系统，特别(bié)是大脑）的(de)结构和功(gōng)能的(de)数学模型或(huò)计算模型。

　　神经网络由大量的人工神经(jīng)元联(lián)结进行(xíng)计算。大(dà)多数情况下人工(gōng)神经网络能在外界信息的基(jī)础上改(gǎi)变(biàn)内部结构，具备学习功能。

　　据财联(lián)社不完全整理，近期在(zài)互动易(yì)平台回复人(rén)工神经元相关业务的上市公司包(bāo)括中科曙光(guāng)、科大(dà)讯飞(fēi)、金(jīn)自天正、大富科(kē)技、深水海纳(nà)等，具(jù)体情况如下(xià)：

　　具体(tǐ)来看，科大讯(xùn)飞的(de)讯飞超(chāo)脑通过大(dà)数(shù)据(jù)、云计算和(hé)移(yí)动互联网(wǎng)，并将算法直接和应用(yòng)结合(hé)，在应用中不(bù)断迭代(dài)循环(huán)优化。<得物上的东西是正品吗，得物上的东西是新的还是二手strong>讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑的深入(rù)解(jiě)剖学，使人工神经(jīng)网络像人的大脑神经元更加接近，从而使(shǐ)用类似的人工(gōng)神经元(yuán)方式(shì)感知认知智能问题(tí)。

　　中科曙光建设“全国一体(tǐ)化算力服务(wù)平台”，通过统一的(de)算力(lì)服务门户，实现(xiàn)全国范围内(nèi)智(zhì)能(néng)算力、通用算力(lì)资(zī)源的融合调度及弹(dàn)性供给，满足各类用户对算力的多样化、可(kě)靠性和便(biàn)捷性的需(xū)求(qiú)。在类(lèi)脑(nǎo)智能领(lǐng)域，携手(shǒu)复旦大学(xué)类(lèi)脑智能科学与技术研究院，依托(tuō)公司全国(guó)一体化算(suàn)力服务(wù)平台，支撑全脑860亿神经(jīng)元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值(zhí)得注意(yì)的是，有分(fēn)析人士表示，关于(yú)人(rén)类大脑和神经细胞，还有很多不了(le)解的地(dì)方。事实上，不(bù)知道神经(jīng)细(xì)胞是(shì)如何利用这15种特征中(zhōng)的许多(duō)特征。

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