据媒体报道，来(lái)自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究(jiū)所和美(měi)国得(dé)克(kè)萨(sà)斯大学的一个(gè)科研(yán)团队宣布了一项重要成就(jiù)：他们通过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出(chū)一(yī)种厚度仅几个原子大小的人工神经元(yuán)，其能(néng)够处理光和电(diàn)信号进行计算，有望(wàn领略的意思g)用于(yú)下一(yī)代人工智能(néng)计算，也有(yǒu)助(zhù)科学家更好(hǎo)地(dì)模拟和理解人脑。相(xiāng)关(guān)研究成果(guǒ)刊载于最新一期(qī)《自(zì)然·纳米技(jì)术》杂志(zhì)。

　　业(yè)内人士分(fēn)析指出(chū)，人工智能应用的(de)发展(zhǎn)呈指数级增长，对计算能力也提出了越(yuè)来越(y领略的意思uè)高(gāo)的要求，只有(yǒu)开发出革命(mìng)性硬件，才能适应未来算力爆(bào)炸时代的要求(qiú)。而(ér)此次科研人员用了3种2D材料制备出了(le)薄如原子的人工(gōng)神经元，它(tā)能学习(xí)和处理更(gèng)加复杂的任务。

　　公开资料显示(shì)，AI通过数据学习一层层的(de)神经网络，机器自主分(fēn)辨参数(shù)，不断地(dì)将(jiāng)参数归类、计算，形成机(jī)器自我(wǒ)的学习。神经(jīng)网络在机器学(xué)习(xí)和认知科学领域，是一种模(mó)仿生物神经网(wǎng)络（动(dòng)物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或(h领略的意思uò)计算模型。

　　神经(jīng)网络由大量的(de)人工(gōng)神经元联结(jié)进行计算(suàn)。大多数情况下(xià)人工神经网络能在外界信息(xī)的基(jī)础上改变内部(bù)结构，具备学习功能。

　　据财(cái)联社不完全整(zhěng)理，近期在互(hù)动易(yì)平(píng)台回(huí)复人工神经元(yuán)相关业务的上(shàng)市公司包括中(zhōng)科曙光、科(kē)大讯飞、金自天(tiān)正、大(dà)富科技、深(shēn)水海纳等，具体情况(kuàng)如下：

　　具(jù)体来看(kàn)，科(kē)大讯飞(fēi)的讯飞超(chāo)脑通(tōng)过大(dà)数据(jù)、云计算和移动(dòng)互(hù)联网，并将算法直接和(hé)应用结合，在应(yīng)用(yòng)中不(bù)断(duàn)迭(dié)代循环(huán)优化。讯飞超脑采用(yòng)了对大脑的深入解剖学，使人工神经网络像人的大脑神经(jīng)元更加接近，从而使用类似的人工神(shén)经元方(fāng)式感知认(rèn)知智(zhì)能(néng)问题。

　　中科曙光建(jiàn)设(shè)“全国一(yī)体(tǐ)化(huà)算(suàn)力服务平台”，通过统(tǒng)一的算力(lì)服务门户，实(shí)现全(quán)国范(fàn)围内智(zhì)能算力、通用算力(lì)资源的融(róng)合调度及(jí)弹(dàn)性供(gōng)给，满(mǎn)足各类用户(hù)对(duì)算(suàn)力的多(duō)样化(huà)、可靠性(xìng)和(hé)便捷性(xìng)的需求。在类脑智能领域(yù)，携手(shǒu)复(fù)旦(dàn)大学类脑智能科学(xué)与技术(shù)研究(jiū)院，依托公司全国(guó)一体化算力服务平台，支撑全脑860亿神经元规(guī)模的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注(zhù)意(yì)的(de)是，有(yǒu)分析人(rén)士表(biǎo)示，关于(yú)人类大脑(nǎo)和(hé)神经细胞，还有很多不了解的地方(fāng)。事实上，不知道神(shén)经细胞是(shì)如(rú)何利用这15种(zhǒng)特征中的许多特征。

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