据(jù)媒体报(bào)道，来自英国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美(měi)国得克萨斯大学的(de)一(yī)个科(50克有多少参照物图片，50克有多少参照物kē)研(yán)团(tuán)队宣布了一项(xiàng)重要成就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材料，开发(fā)出一(yī)种(zhǒng)厚度(dù)仅几个原子(zi)大(dà)小的人工神经元(yuán)，其能够(gòu)处理光(guāng)和电信号进行(xíng)计算，有望用于(yú)下(xià)一(yī)代人工(gōng)智能计(jì)算，也有助科学(xué)家(jiā)更好地模(mó)拟(nǐ)和理解人脑。相关研究成果刊载于(yú)最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分(fēn)析(xī)指出，人工智(zhì)能应用的(de)发展呈指数级增(zēng)长(zhǎng50克有多少参照物图片，50克有多少参照物)，对计(jì)算能力也提出了越来越(yuè)高的要(yào)求，只有开发出革(gé)命性硬件，才能适应未来算力爆炸(zhà)时代(dài)的(de)要求。而此次科研人员(yuán)用了3种(zhǒng)2D材料(liào)制(zhì)备(bèi)出了薄如原子的人工神(shén)经元(yuán)，它能学(xué)习和处理更加复杂(zá)的任务(wù)。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据学习一层层的神经网络，机器自(zì)主(zhǔ)分辨参数，不断(duàn)地将参数归类、计(jì)算，形成机器自我的(de)学习。神经网络(luò)在机器学习(xí)和认知科学领域，是一(yī)种(zhǒng)模仿生(shēng)物神经网(wǎng)络（动(dòng)物的中枢神经系统(tǒng)，特别是大(dà)脑）的结构和(hé)功能(néng)的(de)数(shù)学模型或计算模型(xíng)。

　　神经(jīng)网络由(yóu)大量的(de)人工神(shén)经元联结进行计算。大多(duō)数情况下人工神经网络能在外(wài)界信息的基础上改变内(nèi)部结构(gòu)，具备学习功(gōng)能。

　　据财(cái)联社不(bù)完(wán)全整理，近期在互动(dòng)易平台回复人工神(shén)经元相关(guān)业务的上市(shì)公司(sī)包括中科曙(shǔ)光、科大讯(xùn)飞、金自(zì)天(tiān)正、大富科技、深水(shuǐ)海(hǎi)纳等，具(jù)体情况如下：

　　具体来看，科(kē)大讯(xùn)飞(fēi)的讯飞超脑通过(guò)大数据、云计算和(hé)移动互联网，并将算法直(zhí)接和(hé)应用结合，在应(yīng)用(yòng)中不断迭代循环优(yōu)化。讯飞(fēi)超脑采用(yòng)了对(duì)大(dà)脑的深入解剖学，使人工神(shén)经网络像人的(de)大脑神经元更(gèng)加接近(jìn)，从而使用(yòng)类似的人工神(shén)经(jīng)元方式感知认知(zhī)智(zhì)能问题。

　　中科曙光建(jiàn)设“全(quán)国一体化算力服务平台”，通过统一(yī)的算力(lì)服务门户，实现全国范(fàn)围内智能(néng)算力、通(tōng)用算(suàn)力(lì)资源的(de)融合调(diào)度(dù)及弹性供给，满足各类用户对算力(lì)的多样(yàng)化、可(kě)靠性(xìng)和便捷性(xìng)的需求。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(yuàn)，依托公司全国一体化算力服务平台，支(zhī)撑全(quán)脑(nǎo)860亿(yì)神经(jīng)元规模的(de)全脑模拟(nǐ)计算。

　　不(bù)过(guò)，值(zhí)得注(zhù)意的是，有分析人士表示，关于(yú)人类大脑和神经细胞，还有很(hěn)多不了解(jiě)的(de)地方。事实(shí)上，不知道神经细胞是如何(hé)利用这(zhè)15种特征中的许多特征(zhēng)。

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