据媒体(tǐ)报(bào)道，来自英国牛(niú)津大学、IBM欧洲研(yán)究所和(hé)美国(guó)得克萨(sà)斯大(dà)学(xué)的(de)一个科研(yán)团队宣布了(le)一项(xiàng)重(zhòng)要成就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发(fā)出(chū)一种厚(hòu)度(dù)仅几个原子大(dà)小的人(rén)工(gōng)神经元，其能够处(chù)理光(guāng)和电信号进行计算，有望用于(yú)下一(yī)代人工(gōng)智能计算，也有助(zhù)科(kē)学(xué)家更好地模拟和(hé)理解人脑。相关研究成果刊(kān)载于最(zuì)新一期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能应用的发展呈指数级增长，对计算能力也提出了越来(lái)越高(gāo)的要求，只有开发出革(gé)命性硬件，才(cái)能适应(yīng)未来算力爆(bào)炸时代的(de)要(yào)求(qiú)。而此次科研人(rén)员用了3种(zhǒng)2D材料制备出(chū)了薄如原子的人工神经元，它能学习和(hé)处理(lǐ)更加复杂的任(rèn)务。

　　公开资料显(xiǎn)示(shì)，AI通过(guò)数据学习一层层(céng)的神(shén)经网络，机器自主分辨参数，不断地将参(cān)数(shù)归类(lèi)、计算，形成机器自我的学习。神经网络在机器学习(xí)和认知(zhī)科学领(lǐng)域(yù)，是(shì)一(yī)种模仿生物神经网络（动物的中枢神经(jīng)系统，特(tè)别(bié)是大脑）的结构和功(gōng)能的数学(xué)模型或计算(suàn)模型。

　　神经(jīng)网络由大量的人工(gōng)神(shén)经元联结(jié)进行计算(suàn)。大多(duō)数(shù)情况(kuàng)下人工神经网络能在外界(jiè)信息的基础上改变(biàn)内部结(jié)构，具备学习功(gōng)能。

　　据财联(lián)社不完全(quán)整理，近期在互动易(yì)平台(tái)回复(fù)人工神经(jīng)元(yuán)相(xiāng)关(guān)业务(wù)的上(shàng)市公司包(bāo)括(kuò)中(zhōng)科曙光、科大讯飞、金自天正(zhèng)、大(dà)富科技、深水(shuǐ)海纳等，具体情(qíng)况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯(xùn)飞超脑通(tōng)过大数据、云计算和(hé)移动互联网，并将(jiāng)算法直接和应用结合(hé)，在应用中不断迭(dié)代循环优(yōu)化。讯飞超脑采用了对大脑(nǎo)的(de)深入解剖学，使人工神(shén)经网络(luò)像(xiàng)人的大脑神经元更加(jiā)接近，从而使用类似的人(rén)工神经(jīng)元方式感(gǎn)知认(rèn)知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全国一体化(huà)算力服务平台”，通过(guò)统一的算(suàn)力服(fú)务门户，实(shí)现全国范(fàn)围内(nèi)智能(néng)算力、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满(mǎn)足各类用户对算力的(de)多(duō)样化、可靠性和便捷(jié)性的需求。在类脑智能领域(yù)，携(xié)手复(fù)旦大(dà)学类脑智(zhì)能科学与技术研究院，依托(tuō)公司(sī)全国一体(tǐ)化(huà)算力服务平台，支撑(chēng)全脑(nǎo)860亿神经元规模的全(quán)脑模拟计(jì)算。

　　不(bù)过(guò)，值(zhí)得注意的是，有分(fēn)析人士(shì)表(biǎo)示(shì)，关于人类大脑(nǎo)和(hé)神(shén)经细胞，还有很多不了解的地方(fāng)。事实上，不知道神经细胞是如何(hé)利用这15种特征中的许(xǔ)多特征。

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