据媒体报道，来(lái)自(zì)英国牛津大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研究所和美(měi)国得克萨(sà)斯大(dà)学的(de)一个科(kē)研团队宣布(bù)了(le)一项重要成就：他(tā)们通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一(yī)种厚度仅几个原子大小的人工(gōng)神经(jīng)元，其能够处理光和电信号(hào)进行计算(suàn)，有望用(yòng)于(yú)下(xià)一代人工智能计算，也有助科学家更(gèng)好地(dì)模拟(nǐ)和理解人(rén)脑。相关研究(jiū)成果(guǒ)刊(kān)载于最(zuì)新一期《自然·纳米技(jì)术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指出，人工智能(néng)应用(yòng)的发展呈指(zhǐ)数级增长，对计算(suàn)能力也(yě)提(tí)出了(le)越来越高的要求，只有开发出革命性硬(yìng)件(jiàn)，才能适应未来算(suàn)力爆炸(zhà)时代的(de)要求。而此次(cì)科(kē)研(yán)人员用了3种(zhǒng)2D材料制(zhì)备(bèi)出(chū)了薄(báo)如原(yuán)子(zi)的人工神经元(yuán)，它能学(xué)习和处(chù)理(lǐ)更(gèng)加复(fù)杂的(de)任务。

　　公开(kāi)资料(liào)显示，AI通过数据学习一层层的(de)神(shén)经网络，机器自主分(fēn)辨参数，不断地将参数(shù)归类、计算(suàn)，形成机器自(zì)我的(de)学(xué)习。神经网络在机(jī)器学习和认知科学领域(yù)，是一种模仿生物神经网络(luò)（动(dòng)物的中枢(shū)神经系(xì)统(tǒng)，特别是大脑）的结构(gòu)和功能的(de)数学模型(xíng)或计算模型。

　　神经网络(luò)由(yóu)大量的人工(gōng)神(shén)经元联结进行计算。大多数(shù)情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内(nèi)部结构，具备学习功能(néng)。

　　据(jù)财联社不完全整(zhěng)理(lǐ)，近期在互动易平台回复人工神经元相(xiāng)关业务的上(shàng)市公司包括中科曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正、大富科(kē)技、深水海纳等，具(jù)体情况(kuàng)如下：

　　具体来看(kàn)，科大(dà)讯飞(fēi)的讯(xùn)飞超脑通过大(dà)数据、云计(jì)算和(hé)移(yí)动互联网，并将(jiāng)算法直接(jiē)和应用结(jié)合，在应用中不断(duàn)迭(dié)代循环优化。讯飞超脑采用了(le)对大脑(nǎo)的深入(rù)解(jiě)剖学，使人工神经网络像人的大脑神(shén)经元更加接近，从而使(shǐ)用类(lèi)似的人工神(shén)经元方式感知(zhī)认知智能问题。

　　中科(kē)曙光建设“全国(guó)一体化算力服务(wù)平台”，通过统一的算力服(fú)务门户，实现全国范围内智能(néng)算力、通用(yòng)算力资源的融合(hé)调(diào)度及弹性供给，满足各(gè)类用(yòng)户(hù)对算力的多样化、可靠性(xìng)和(hé)便捷性(xìng)的需求。在类脑智能领(lǐng)域，携手复旦(dàn)大学类脑智能科(kē)学与技术研究(jiū)院，依托公司全国一体化(huà)算力(lì)服(fú)务平(píng)台，支(zhī)撑全脑(nǎo)860亿神经元规模的(de)全脑模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的是，有分析人士(shì)表示，关于人(rén)类(lèi)大脑和神经细(xì)胞，还有很多不(bù)了(le)解(jiě)的吃完布洛芬不能吃什么，吃完布洛芬不可吃完布洛芬不能吃什么，吃完布洛芬不可以吃的东西以吃的东西地方。事(shì)实上，不(bù)知道神经细胞是(shì)如何利用这15种特征中的许多特征(zhēng)。

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