据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所(suǒ)和美国得克萨斯(sī)大学(xué)的一个科研团队(duì)宣(xuān)布了(le)一项(xiàng)重要成就：他们通过堆(duī)叠二维(wéi)（2D）材料，开发出一种厚度仅(jǐn)几个原子大小的人工神经元(yuán)，其能够处理光和电信号(hào)进行(xíng)计算，有(yǒu)望(wàng)用于下一代人工智能计算(suàn)，也有助(zhù)科学家更好地(dì)模拟和(hé)理解人脑。相(xiāng)关研究成果(guǒ)刊(kān)载于最新一期《自然·纳(nà)米技术》杂志(zhì)。

　　业内人(rén)士分析指(zhǐ)出，人(rén)工智(zhì)能应用的发(fā)展呈指数级增长，对(duì)计算能(néng)力也提出(chū)了越(yuè)来越(yuè)高的要求，只有开发出革命性硬件，才能(néng)适应未来(lái)算(suàn)力爆炸时代的要(yào)求(qiú)。而(ér)此次科研人员用了(le)3种(zhǒng)2D材料制备(bèi)出了薄(báo)如原子的人工神经元(yuán)，它能(néng)学习(xí)和(hé)处理更加复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据学习一层层的神经网络，机器自(zì)主分辨参数(shù)，不断(duàn)地将参数归类、计算，形成机器自我(wǒ)的学习。神(shén)经网络在机(jī)器学习和(hé)认知科学领域，是一种模仿生物(wù)神经网络（动物的中枢神经系(xì)统，特(tè)将进酒为何读qiang，陈道明朗诵《将进酒》别是大脑(nǎo)）的结构和(hé)功能(néng)的(de)数学模型或(huò)计算模型(xíng)。

　　神(shén)经网络由大量的人工神经元(yuán)联结进行(xíng)计算。大多数情况(kuàng)下人工神经网络能在外(wài)界信息的基础(chǔ)上改(gǎi)变内部结(jié)构，具备学习功(gōng)能。

　　据(jù)财联社(shè)不完全整理，近期在(zài)互动易平台回复人工神(shén)经(jīng)元相(xiāng)关业(yè)务的上(shàng)市(shì)公司(sī)包(bāo)括中科曙光、科大(dà)讯飞(fēi)、金(jīn)自(zì)天正、大富科(kē)技(jì)、深水(shuǐ)海(hǎi)纳等，具体(tǐ)情况如(rú)下：

　　具体(tǐ)来看，科大讯(xùn)飞的(de)讯(xùn)飞超脑通过大数据、云计算和移动互联网，并将算法(fǎ)直接和应用结(jié)合(hé)，在应用中不断迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑的深(shēn)入解剖(pōu)学，使人工(gōng)神(shén)经网络像人的大(dà)脑神经元更加接近，从而(ér)使(shǐ)用(yòng)类似的人工神(shén)经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全国一体化算力服务平(píng)台”，通(tōng)过统一的算(suàn)力服务门(mén)户，实(shí)现(xiàn)全国范围(wéi)内智能算力、通用算力资源(yuán)的融合调度及弹(dàn)性供给，满(mǎn)足各类用(yòng)户对算力的(de)多样化、可靠性和(hé)便捷性的(de)需(xū)求。在(zài)类脑智能领域，携手(shǒu)复旦大学类脑智(zhì)能科学与技(jì)术研究院，依托公(gōng)司全国一体化算力服务平台，支撑全脑(n将进酒为何读qiang，陈道明朗诵《将进酒》ǎo)860亿神(shén)经元规模(mó)的全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的是，有分析(xī)人士表(biǎo)示，关于人类大脑和神经细胞(bāo)，还(hái)有很多不了解(jiě)的地方。事实上(shàng)，不(bù)知(zhī)道神经细胞是(shì)如何利用(yòng)这15种(zhǒng)特征(zhēng)中的许多(duō)特征。

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