据媒(méi)体报道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学的一个科研(yán)团队宣布了(le)一(yī)项重要(yào)成就：他(三角形的边长公式小学，等边三角形的边长公式tā)们通过堆叠二维（2D）材(cái)料(liào)，开发(fā)出一种厚度仅几个(gè)原子大小的(de)人工(gōng)神经元，其能够(gòu)处(chù)理光和(hé)电(diàn)信(xìn)号进行计算，有望用于下(xià)一代人工智能(néng)计算，也(yě)有(yǒu)助(zhù)科(kē)学家更(gèng)好地模拟(nǐ)和理解人脑(nǎo)。相(xiāng)关研究成果刊(kān)载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士(shì)分(fēn)析指出，人工智(zhì)能应用的发(fā)展(zhǎn)呈(chéng)指(zhǐ)数(shù)级增长，对计算能力也提出(chū)了(le)越来越高的要求，只有开发出革(gé)命性硬件，才能(néng)适应(yīng)未来算力(lì)爆炸(zhà)时代的要(yào)求。而(ér)此次(cì)科(kē)研人(rén)员用了3种2D材料(liào)制备(bèi)出(chū)了薄如原子(zi)的(de)人工神经元，它能(néng)学习(xí)和处(chù)理(lǐ)更加(jiā)复杂的任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过(guò)数(shù)据学(xué)习一层层(céng)的神经(jīng)网络，机器(qì)自主分(fēn)辨参数，不(bù)断地将参数(shù)归类、计算，形成机(jī)器自我(wǒ)的学(xué)习。神经网络在机(jī)器学习和认(rèn)知(zhī)科学领域(yù)，是一(yī)种模(mó)仿生物神经网络（动物的中(zhōng)枢(shū)神经(jīng)系(xì)统，特别是大(dà)脑）的(de)结(jié)构和功能的数学(xué)模型或(huò)计算模型(xíng)。

　　神经网络由大量的(de)人(rén)工神经元联结进行计算。大多数情况下人工(gōng)神(shén)经网络能在外界信息的基础上改变内部(bù)结构，具备学(xué)习功能(néng)。

　　据财联社(shè)不完全整理，近期在互动易平台回复人(rén)工神经元相(xiāng)关(guān)业务的上市公(gōng)司包(bāo)括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金自天正、大富科(kē)技、深水海(hǎ三角形的边长公式小学，等边三角形的边长公式i)纳等(děng)，具体情况如下(xià)：

　　具体(tǐ)来(lái)看，科大(dà)讯(xùn)飞的讯飞超脑通过(guò)大数据(jù)、云计算和移动互联网，并将算法(fǎ)直接和应(yīng)用结合，在应用中不断(duàn)迭代循环优(yōu)化。讯飞超脑采用了对大脑的深入解(jiě)剖学，使(shǐ)人工神经网络像(xiàng)人(rén)的(de)大脑(nǎo)神经元更(gèng)加接近，从而使用类(lèi)似的(de)人工神经元方式感知(zhī)认知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全国一体化算力服(fú)务平台”，通过(guò)统一的算力服务门户，实(shí)现全国范(fàn)围(wéi)内智(zhì)能算力、通用算力资(zī)源的(de)融合调度及弹性(xìng)供给，满足(zú)各类用户对算力的多样化、可靠性和便捷性的需(xū)求。在类脑智能领域，携手(shǒu)复旦大学(xué)类脑智能科学与技术研究院，依托公司全国一体化(huà)算力服务(wù)平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规(guī)模(mó)的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的是(shì)，有分析(xī)人士表示，关(guān)于人类大(dà)脑和神经(jīng)细胞，还有很多不了解(jiě)的地方。事实上(shàng)，不(bù)知道神经细(xì)胞是(shì)如何利用这15种(zhǒng)特征中的(de)许多特(tè)征。

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