据媒(méi)体(tǐ)报道(dào)，来(lái)自(zì)英国牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲研究所(suǒ)和美国得(dé)克萨斯(sī)大学的(de)一(yī)个科研团队宣布(bù)了一项(xiàng)重要成就：他们(men)通过堆(duī)叠二(èr)维（2D）材料，开发出一种厚(hòu)度仅几个(gè)原子大小(xiǎo)的人工神(shén)经元，其能(néng)够(gòu)处(chù)理光和电信号(hào)进行计算，有(yǒu)望用于下一(yī)代人工智能计算，也有(yǒu)助科学(xué)家更好地模(mó)拟和理解人脑。相关研究成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指(zhǐ)出，人工智能(néng)应(yīng)用(yòng)的发展呈(chéng)指数级(jí)增长，对计算能力也(yě)提出了越来越(yuè)高的(de)要求(qiú)，只(zhǐ)有开发出革命(mìng)性硬(yìng)件(jiàn)，才能适应未来算力(lì)爆炸时代的(de)要求。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材料制备出(chū)了薄如(rú)原子的人(rén)工神经元(yuán)，它(tā)能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资(zī)料显示，AI通(tōng)过数据学习(xí)一层层(céng)的神(shén)经网(wǎng)络，机器自主分(fēn)辨参数(shù)，不断(duàn)地将(jiāng)参(cān)数归类、计算(suàn)，形成机器自我的学习。神经网络在机器(qì)学(xué)习和认(rèn)知科(kē)学领域，是一种模仿(fǎng)生物神经网络（动物的(de)中(zhōng)枢神经系统，特别是大(dà)脑(nǎo)）的结构和功能的数学模型或计算模(mó)型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工神经元联(lián)结进行计算。大多(duō)数情况下人工神(shén)经网(wǎng)络能(néng)在外(wài)界信息的基础上改变内部结(jié)构，具(jù)备学习功能。

　　据财联社不完全(quán)整理，近期在(zài)互动易平台回复(fù)人工神经元相关业务的上(shàng)市公(gōng)司包括(kuò)中(zhōng)科(kē)曙光(guāng)、科大讯飞、金(jīn)自天正、大(dà)富科(kē)技、深水海纳等，具(jù)体情况如(rú)下(xià)：

　　具体来(lái)看，科大(dà)讯(xùn)飞的讯飞超脑通过大(dà)数据、云计算和移动(dòng)互(hù)联网，并将算法(fǎ)直(zhí)接和应(yīng)用结(jié)合，在应用中不断(duàn)迭代(dài)循环优(yōu)化。讯飞超(chāo)脑采用了(le)对大脑的深(shēn)入(rù)解(jiě)剖(pōu)学，使人工神经(jīng)网络像人的大脑神经元更加接(jiē)近，从而使用类似的人工神经元方式感知(zhī)认知(zhī)智能问题。

　　中科曙光建设“全汴州是现在的什么地方，汴州是指今天的什么城市国(guó)一体化算(suàn)力服务平台”，通过统一的算力服(fú)务门(mén)户，实现全国范(fàn)围内智能算力、通(tōng)用算力(lì)资源(yuán)的融合调度及(jí)弹性供(gōng)给，满足各类用户对算力的(de)多样化、可靠性和便(biàn)捷性的(de)需求(qiú)。在类脑智(zhì)能领域(yù)，携手复(fù)旦大(dà)学类脑智能科学(xué)与技术研究院，依托公(汴州是现在的什么地方，汴州是指今天的什么城市gōng)司全国一体(tǐ)化(huà)算(suàn)力服务平台，支撑全(quán)脑860亿(yì)神(shén)经元规(guī)模的(de)全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过(guò)，值得注意的是(shì)，有分析人(rén)士(shì)表示，关于人类(lèi)大(dà)脑和神经细胞(bāo)，还(hái)有(yǒu)很(hěn)多不了解的(de)地方。事实(shí)上，不知道神经细胞是如何利(lì)用这15种特征(zhēng)中的许多(duō)特征。

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