据媒体(tǐ)报(bào)道(dào)，来(lái)自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美(měi)国(guó)得克(kè)萨斯大学的一个科研(yán)团队(duì)宣布了一(yī)项(xiàng)重要成就(jiù)：他们通过(guò)堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅几个原(yuán)子大小的人工神经元(yuán)，其能(néng)够处理光和(hé)电信号(hào)进行计算，有望用于下一(yī)代人工智能计算，也有(yǒu)助科学家更(gèng)好地模(mó)拟和理解(jiě)人脑。相关研究成果刊载于最(zuì)新一期《自(zì)然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人工(gōng)智能应用的(de)发展呈(chéng)指数级(jí)增长，对计算(suàn)能力也提(tí)出了(le)越来越高(gāo)的要求，只(zhǐ)有开发出革命性硬件，才(cái)能适应未来算(suàn)力(lì)爆炸时代的(de)要(yào)求。而此次科研人(rén)员用了3种2D材料制备出了薄如原子的人(rén)工神经元，它(tā)能学习和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数(shù)据学(xué)习一(yī)层层的神经(jīng)网络，机器自主分(fēn)辨参(cān)数，不断地将(jiāng)参数归类、计算(suàn)，形(xíng)成机器(qì)自我的(de)学习。神经网络在(zài)机器学习和认知科学领域，是一种(zhǒng)模仿生(shēng)物神经网络（动物(wù)的中枢(shū)神经(jīng)系(xì)统，特别是(shì)大脑）的(de)结构和功能(néng)的(de)数(shù)学模型或计算模型。

　　神(shén)经网络由大量的人(rén)工神(shén)经元联结进行计算(suàn)。大多数(shù)情况下人工神经网络能(néng)在外(wài)界(jiè)信息的基础上改变内部结构，具备学习功能。

　　据财联(lián)社不完全(quán)整理(lǐ)，近期在互(hù)动(dòng)易平台(tái)回复(fù)人工神(shén)经(jīng)元(yuán)相(xiāng)关(guān)业务的(de)上(shàng)市公司包(bāo)括(kuò)中科(kē)曙光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水海(hǎi)纳等(děng)，具(jù)体情况(kuàng)如下：

　　具体来(lái)看(kàn)，科大讯飞的讯飞超脑通过(guò)大数据、云(yún)计算和移动(dòng)互(hù)联(lián)网，并将算法直接(jiē)和应用(yòng)结合，在应用中不断迭代循环优化(huà)。讯飞超(chāo)脑采(cǎi)用了对大脑的(de)深(shēn)入解(jiě)剖(pōu)学，使人(rén)工神经网络(luò)像人的大脑神经元更加(jiā)接近(jìn)，从(cóng)而使用类似的(de)人工神经(jīng)元(yuán)方式感知认知智能(néng)问题。

　　中(zhōng)科曙(shǔ)光建设(shè)“全国一体化(huà)算(suàn)力服务平台”，通过(guò)统一的算(s教师一年的工作日有多少天，一年有多少周uàn)力服务门(mén)户，实现全国范围内智能算力(lì)、通用算力资源的(de)融合调度及弹(dàn)性(xìng)供(gōng)给，满(mǎn)足(zú)各类用户对算力(lì)的多(duō)样化、可(kě)靠性和(hé)便捷性(xìng)的需(xū)求。在类脑智(zhì)能(néng)领域，携手复(fù)旦大学类脑智(zhì)能科学与(yǔ)技术(shù)研究院，依(yī)托(tuō)公司全(quán)国一体化算力服务平(píng)台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟计(jì)算。

　　不过(guò)，值(zhí)得注意(yì)的(de)是，有分析人士表示(shì)，关于人类大脑(nǎo)和神经细胞(bāo)，还有很多不了解的(de)地方。事(shì)实上，不(bù)知(zhī)道神经细胞是如何利用这(zhè)15种特征中的许多特征。

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