据媒体报道(dào)，来自英国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研究所和美国得克萨斯大(dà)学的一(yī)个科研团队(duì)宣布了一项重要成就(jiù)：他们通过(guò)堆叠二维（2D）材(cái)料，开发出一种厚度(dù)仅几个原子大小的人工(gōng)神(shén)经元，其(qí)能够处理光和(hé)电信号进行计算，有望用于下一代人工(gōng)智能计算，也有助(zhù)科学(xué)家更好地模拟(nǐ)和理解人(rén)脑。相关(guān)研究成果刊载于(yú)最新一期《自然·纳米技术(shù)》杂(zá)志。

　　业内(nèi)人士(shì)分析(xī)指(zhǐ)出，人工智能(néng)应用的发展呈指数(shù)级增长，对计(jì)算能(néng)力也提(tí)出(chū)了越(yuè)来(lái)越高(gāo)的要求，只有开发(fā)出革(gé)命性(xìng)硬件，才能(néng)适应(yīng)未来(lái)算力爆炸时代的要求(qiú)。而此(cǐ)次科(kē)研人员用了(le)3种(zhǒng)2D材料制备出了(le)薄如(rú)原子的人工神经元，它能(néng)学习和(hé)处理更加复杂的(de)任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据学习一层层的(de)神经网络，机器自主(zhǔ)分辨参(cān)数，不断(duàn)地将参数(shù)归(guī)类、计算(suàn)，形成(chéng)机器自我的学(xué)习。神经网络在机器学习(xí)和认知科学(xué)领域，是一(yī)种模仿生物(wù)神经网络（动物的中(zhōng)枢神经系(xì)统，特别是大(dà)脑）的结构(gòu)和功能(néng)的数(shù)学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的人工神(shén)经元联(lián)结(jié)进行计算。大多数(shù)情(qíng)况(kuàng)下人工(gōng)神(shén)经网络能在(zài)外界信息(xī)的基础上(shàng)改变(biàn)内部结构，具备学习功(gōng)能。

　　据财(cái)联社不(bù)完全整(zhěng)理，近期在互动(dòng)易平台回(huí)复人(rén)工神经元相关(guān)业务的上市(shì)公(gōng)司包括中(zhōng)科曙光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体情(qíng)况如下(xià)：

　　具体来看(kàn)，科大讯飞的讯(xùn)飞超脑通过大数据、云计算和移(yí)动互联网，并将算(suàn)法(fǎ)直接和(hé)应用结(jié)合，在应用(yòng)中不断迭代(dài)循环(huán)优化。讯(xùn)飞超脑采用了对大(dà)脑的(de)深入解剖学(xué)，使(shǐ)人工神经(jīng)网络像人的大脑(nǎo)神(shén)经(jīng)准确的近义词有哪些，准确 的近义词是什么？trong>元更(gèng)加接近，从而使用(yòng)类似的人工(gōng)神经元方(fāng)式感知(zhī)认知智能问题(tí)。

　　中科曙(shǔ)光建设“全国一体化算力服务平台”，通过统一的算力(lì)服务门户，实现全国范围内(nèi)智能(néng)算(suàn)力、通用算力(lì)资源的融合(hé)调度及弹性供给，满足各(gè)类用户对算力(lì)的多样(yàng)化、可(kě)靠性(xìng)和便捷性(xìng)的需(xū)求。在类脑智(zhì)能领域，携手复(fù)旦大(dà)学类脑智(zhì)能科学与技术研究院，依托公司全(quán)国一体化(huà)算力服务平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模的全脑模(mó)拟计(jì)算(suàn)。

　　不过，值得注意(yì)的是，有(yǒu)分(fēn)析人士表示，关于人类大脑和神经细胞，还有(yǒu)很多不了解的地方。事实上，不知(zhī)道神经细(xì)胞是如何利(lì)用这15种特征中的(de)许多特征(zhēng)。

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