据媒体(tǐ)报(bào)道，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧洲(zhōu)研究所和美国得克萨斯大(dà)学的一个科研团队(duì)宣布了一项重要成就(jiù)：他们通过堆(duī)叠二(èr)维（2D）材(cái)料，开(kāi)发出(chū)一种厚度仅(jǐn)几(jǐ)个原子(zi)大小(xiǎo)的人工神经元，其能(néng)够处(chù)理光(guāng)和电信(xìn)号进行计算，有望用(yòng)于下一(yī)代人工智能计算，也有助科学家更好地模(mó)拟和理解人脑。相关(guān)研究(jiū)成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士(shì)分析指出，人工智能应用的发展呈指数(shù)级增(zēng)长，对计(jì)算能(néng)力也提出了越来越高(gāo)的要求，只(zhǐ)有开发出革命性(xìng)硬(yìng)件，才(cái)能适应未来算力爆炸时代的要(yào)求。而此次(cì)科研人员用了3种2D材料制备出了薄(báo)如原(yuán)子的人工神(shén)经元(yuán)，它能学习(xí)和(hé)处理更加(jiā)复(fù)杂(zá)的任务。

　　公开(kāi)资料显(xiǎn)示，AI通过数据学习一层层的神经网络，机器自主分辨参(cān)数(shù)，不断地将参数归类、计(jì)算，形成(chéng)机器自我的(de)学习。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一种(zhǒng)模仿生物神经(jīng)网(wǎng)络（动物的中枢(shū)神经系统，特别(bié)是大脑）的结(jié)构和(hé)功(gōng)能的(de)数学(xué)模(mó)型或(huò)计算(suàn)模型(xíng)。

　　神经(jīng)网络由(yóu)大量的人工神经元联结(jié)进行计算。大多数情况(kuàng)下人工神经网络能在外界信(x几率还是机率 概率和几率一样吗ìn)息(xī)的基础上改变内部结构，具(jù)备学(xué)习(xí)功能。

　　据财联(lián)社不完全整理(lǐ)，近期在(zài)互(hù)动易平台回复人(rén)工(gōng)神经(jīng)元相(xiāng)关业务的上市公(gōng)司包括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正(zhèng)、大(dà)富科技(jì)、深(shēn)水(shuǐ)海纳等(děng)，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞的讯飞超脑通(tōng)过大数据、云计(jì)算和移动互联(lián)网，并将(jiāng)算法(fǎ)直(zhí)接和(hé)应用结(jié)合，在应(yīng)用(yòng)中(zhōng)不断迭代循(xún)环优化。讯飞超脑采用(yòng)了对(duì)大脑的(de)深(shēn)入解剖学(xué)，使人工(gōng)神经网络像人的(de)大脑神经(jīng)元更加接近(jìn)，从而(ér)使用类似(shì)的人(rén)工神(shén)经元方式(shì)感知(zhī)认(rèn)知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力(lì)服务平台”，通过统一的算(suàn)力服务门户(hù)，实现全国范围内智能算力、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满足(zú)各(gè)类用户对算力的多样(yàng)化(huà)、可靠性和便捷性的需(xū)求。在类脑智能领域，携手复(fù)旦(dàn)大学类(lèi)脑智能科学与(yǔ)技术研究(jiū)院，依托公司全(quán)国一体化(huà)算力服务平(píng)台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得注(zhù)意的是(shì)，有分析人士表示，关于人类大脑和神经细胞，还有很(hěn)多不了解的地方。事实上，不知道(dào)神经细胞是如何(hé)利用这15种特征中的(de)许多特征。

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