据(jù)媒体报(bào)道(dào)，来自(zì)英(yīng)国(guó)牛(niú)津大学、IBM欧洲(zhōu)研究(jiū)所和美国得克萨(sà)斯大学的一个科研团队宣布了一项重要(yào)成(chéng)就：他们通过堆叠二维（2D）材料(liào)，开发(fā)出一(yī)种厚度仅几个原子大(dà)小的人工神(shén)经元，其能够(gòu)处理(lǐ)光(guāng)和电信号进行计(jì)算，有望用(yòng)于下一代人工智能计算，也有助科学家更好地模拟(nǐ)和理解人脑。相关研究成果刊载(zài)于最新一期(qī)《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内人士分析(xī)指(zhǐ)出，人工智(zhì)能应(yīng)用的(de)发展(zhǎn)呈指数级增长(zhǎng)，对计算能(néng)力也(yě)提(tí)出了(le)越(yuè)来越高的要求，只有开发出革命性硬(yìng)件，才能适应未来算力爆炸(zhà)时代的要求。而(ér)此次科研人员用了3种2D材料制(zhì)备出了薄(báo)如原子的(de)人工神经元，它能学习和处理更加复杂的(de)任务。

　　公开资料显(xiǎn)示(shì)，AI通(tōng)过数据学习一(yī)层(c嘴巴含胸的感觉知乎éng)层的神经网络，机器自主分(fēn)辨参数，不断地将(jiāng)参(cān)数归类、计算，形成机(jī)器自我的学习。神经网络在机器学习和认(rèn)知科(kē)学领域，是一种(zhǒng)模仿生物神经网络（动物的中枢神经(jīng)系统，特别是大脑）的结构(gòu)和(hé)功能的数(shù)学模型或(huò)计(jì)算模(mó)型(xíng)。

　　神经网络由大量的人工神经(jīng)元联(lián)结进行(xíng)计算。大多数情况(kuàng)下人工神经网络能(néng)在(zài)外(wài)界信(xìn)息的基(jī)础上改(gǎi)变内部结构，具备学习功能。

　　据(jù)财联社不完全整理，近期在互动易(yì)平台回(huí)复人工神经元相关业务的上(shàng)市(shì)公司包括中科曙光、科大(dà)讯飞(fēi)、金自(zì)天正、大富科技、深水海纳等，具(jù)体情(qíng)况如下：

　　具体来看，科(kē)大(dà)讯飞的讯飞超脑通过大(dà)数据、云(yún)计算和移动互联网，并将算(suàn)法(fǎ)直接和应用(yòng)结合(hé)，在应用中不断迭(嘴巴含胸的感觉知乎dié)代循环优化。讯飞(fēi)超脑采用了对(duì)大脑的深入(rù)解剖学(xué)，使人(rén)工神经网(wǎng)络像人的大脑神经(jīng)元更加(jiā)接近，从而使用类似的人工神经元方式感(gǎn)知认(rèn)知智(zhì)能(néng)问题。

　　中科曙光建设“全国一(yī)体化(huà)算力服(fú)务平台”，通(tōng)过(guò)统(tǒng)一(yī)的算(suàn)力服务门户，实现(xiàn)全国(guó)范围内(nèi)智能算力、通用(yòng)算力资源(yuán)的融(róng)合(hé)调度及(jí)弹性(xìng)供给，满(mǎn)足(zú)各(gè)类用户对(duì)算(suàn)力的多(duō)样化、可靠性和便捷性(xìng)的需求。在(zài)类(lèi)脑智能领(lǐng)域(yù)，携手复旦大学类脑智(zhì)能科学与技术研究(jiū)院，依托公司(sī)全国一体化算力服(fú)务平(píng)台，支撑(chēng)全(quán)脑860亿神经(jīng)元规模(mó)的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过(guò)，值得注意的是，有分析人士表示，关于人类(lèi)大脑和神(shén)经细(xì)胞，还有很多不了解的(de)地方。事实上，不知道神(shén)经(jīng)细胞是如何(hé)利(lì)用这(zhè)15种特征(zhēng)中的许多特征。

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