据(jù)媒体报道，来(lái)自英国牛(niú)津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美(měi)国得(dé)克萨斯(sī)大学的一个(gè)科研团队宣布了一项(xiàng)重要成就(jiù)：他们通(tōng)过(guò)堆叠二(èr)维(wéi)（2D）材料，开发出(chū)一种厚度仅几个原子(zi)大小(xiǎo)的人工神经元，其能够处理光和电信(xìn)号进行(xíng)计算，有望用于下一代人工智能(néng)计算(suàn)，也有(yǒu)助科学家更好地模(mó)拟和理(lǐ)解(jiě)人脑。相关研究成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指(zhǐ)出(chū)，人工(gōng)智能应用的发展呈指数级增长，对计算能(néng)力也提出了越来越高的(de)要求(qiú)，只有开发出(chū)革命性(xìng)硬(yìng)件(jiàn)，才能(néng)适应未来算力爆(bào)炸时代的要求。而此次科研人员(yuán)用了3种2D材料制备出了薄如(rú)原子的(de)人工神经元，它(tā)能学习和处(chù)理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公(gōng)开(kāi)资料(liào)显示，AI通过(guò)数据学习一层层的(de)神经网络，机器自主分辨(biàn)参数，不断地将参数(shù)归类、计(jì)算，形(xíng)成机器自(zì)我的(de)学习。神(shén)经网络在机(jī)器学习和认(rèn)知科学领(lǐng)域，是一种模(mó)仿生(shēng)物神经(jīng)网络(luò)（动物的中枢神(shén)经系统，特别是大脑）的(de)结构和(hé)功能的数学(xué)模型(xíng)或(huò)计算模型。

　　神经网络由大量的人工神经(jīng)元(yuán)联结(jié)进行(xíng)计算。大多数情况下人(rén)工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，具备(bèi)学习(xí)功(gōng)能(néng)。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易平台回复人工(gōng)神经元相关业务的上市(shì)公(gōng)司包括中(zhōng)科曙光(guāng)、科大(dà)讯飞、金自天正(zhèng)、大富科(kē)技、深水海(hǎi)纳等，具(jù)体(tǐ)情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯飞超脑通过大数(shù)据、云计算和移动互联(lián)网(wǎng)，并(bìng)将算法直接(jiē)和应用结合(hé)，在应用中不断迭代循环优化(huà)。讯(xùn)飞超(chāo)脑采用(yòng)了对大(dà)脑的深入解剖学，使人工神经网(wǎng)络司马光好学文言文翻译及注释，司马光好学文言文翻译及原文司马光好学文言文翻译及注释，司马光好学文言文翻译及原文(luò)像人的大(dà)脑神经元更加接近(jìn)，从而使用类似的人工(gōng)神经元(yuán)方式感知认知智能问题(tí)。

　　中科曙光(guāng)建设“全国(guó)一体化(huà)算力(lì)服务平台”，通过(guò)统一的(de)算力服(fú)务门户，实现全国(guó)范围内智能算力(lì)、通用算力资源的融合调度(dù)及弹(dàn)性供(gōng)给，满足各类用户对算力的多样化、可靠性和便捷(jié)性的(de)需求。在(zài)类脑智能领域，携手(shǒu)复(fù)旦大学类脑智(zhì)能科学与技(jì)术研(yán)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)经元规模(mó)的(de)全脑模拟计(jì)算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示(shì)，关(guān)于人(rén)类大脑和(hé)神(shén)经细(xì)胞，还有很(hěn)多不了解(jiě)的(de)地(dì)方。事实上，不知道神经(jīng)细胞是如何利用这15种特征中的许多特征。

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