据(jù)媒体报道，来自英国牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研究(jiū)所和美国得克萨斯大学(xué)的一(yī)个科研团队宣布了一项(xiàng)重要成就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材料，开发(fā)出一种厚一亿等于10的几次方万，一亿等于10的几次方元度仅几个原子大小的人工(gōng)神经元(yuán)，其能够(gòu)处(chù)理光(guāng)和电信号进行计算，有(yǒu)望用于(yú)下一代(dài)人工智能(néng)计算，也有助科学家更(gèng)好地(dì)模拟(nǐ)和理解人脑。相关研究(jiū)成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业内人士(shì)分析指出(chū)，人工智能应用的发展呈指数(shù)级(jí)增长，对计(jì)算(suàn)能(néng)力(lì)也提出(chū)了越来越高的要求(qiú)，只有开发出革命性硬件，才(cái)能适应未来算力爆炸时代(dài)的(de)要求。而(ér)此次科(kē)研(yán)人员用了(le)3种2D材料制备出了(le)薄(báo)如(rú)原子的人工神经元，它能(néng)学习和处理(lǐ)更(gèn一亿等于10的几次方万，一亿等于10的几次方元g)加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据学习(xí)一层层的神经网(wǎng)络，机器自(zì)主分(fēn)辨参(cān)数，不断(duàn)地将(jiāng)参数(shù)归类、计算(suàn)，形成机器自(zì)我的学习。神经(jīng)网络在机器学习和认(rèn)知科学(xué)领域，是一种(zhǒng)模仿生物神经网络（动物的中(zhōng)枢神(shén)经系(xì)统，特别是(shì)大脑(nǎo)）的结构和功能的数学模型或计算(suàn)模型(xíng)。

　　神经网络由大量的人(rén)工神经元(yuán)联结进行计算。大(dà)多数情况下人工神经网(wǎng)络能(néng)在外界信息的基础上改变内(nèi)部结构(gòu)，具备学习功能(néng)。

　　据财联社(shè)不完全整理(lǐ)，近期在互动易(yì)平台(tái)回(huí)复人工神经(jīng)元(yuán)相关业务(wù)的(de)上市公司包(bāo)括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳等，具(jù)体情况如下(xià)：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯飞超脑通过大数据(jù)、云(yún)计(jì)算和移动互联网，并将算法直接和应用结(jié)合(hé)，在应用中不断迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑(nǎo)采用了对大(dà)脑的深(shēn)入(rù)解剖学，使人工神经网络像人(rén)的大脑神(shén)经元更加接近，从而使用类似(shì)的人工神经元方式(shì)感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国(guó)一(yī)体化算力服务(wù)平台(tái)”，通过(guò)统(tǒng)一的算(suàn)力(lì)服务门户，实(shí)现全国范围内(nèi)智(zhì)能算力、通用算力资源的融合调度及弹(dàn)性(xìng)供给，满(mǎn)足各类(lèi)用(yòng)户对算力的多样化(huà)、可靠性和便捷性的需求。在类(lèi)脑(nǎo)智(zhì)能领域，携手复旦大学类脑智(zhì)能科学(xué)与技(jì)术(shù)研究院，依托公司全国一体化算力服务平台，支撑全脑860亿神(shén)经元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不(bù)过，值(zhí)得注意(yì)的是，有分析人士表示，关(guān)于人(rén)类大脑和(hé)神经(jīng)细胞(bāo)，还(hái)有(yǒu)很多不了解的地方(fāng)。事(shì)实上，不知道神(shén)经细(xì)胞是(shì)如何利用(yòng)这15种特征中的许多特征。

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