据媒体报道，来自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所(suǒ)和美(měi)国得克萨斯(sī)大学的一个科(kē)研(yán)团队(duì)宣布了一项(xiàng)重要成就：他(tā)们通过堆叠(dié)二维（2D）材(cái)料，开(kāi)发出(chū)一种厚度仅(jǐn)几个(gè)原(yuán)子大小的(de)人工神经元，其能够处理光和电(diàn)信号进行(xíng)计(jì)算(suàn)，有望用(yòng)于下一代人工智能计算，也有助科学家(jiā)更好地(dì)模拟和理(lǐ)解人脑。相关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业(yè)内人士分析指出，人工智能应(yīng)用的发(fā)展呈指数级增长，对计(jì)算能(néng)力也提出(chū)了越来越(yuè)高的要求，只有开发出革(gé)命性硬件(jiàn)，才能适应未(wèi)来算力(lì)爆炸(zhà)时代的要求。而此次科研人员(yuán)用了3种2D材料制备出了(le)薄如(rú)原(yuán)子的人工神经(jīng)元，它(tā)能(néng)学习和处理更加复(fù)杂的任务(wù)。

　　公(gōng)开资料显示，AI通(tōng)过数据学习一层层的神经网络，机器(qì)自主(zhǔ)分辨参数，不断地(dì)将(jiāng)参(cān)数归(guī)类、计(jì)算(suàn)，形(xíng)成机器(qì)自我的学习。神经网络在机(jī)器学习(xí)和(hé)认知科学领域，是一种模仿生物(wù)神经(jīng)网络（动物的(de)中枢神(shén)经系(xì)统，特(tè)别是大(dà)脑）的结构和功能(néng)的数学模型或(huò)计算模(mó)型(xíng)。

　　神经网络由大量的(de)人工(gōng)神经元联结(jié)进行(xíng)计算。大多(duō)数情(qíng)况下(xià)人工神经网络能在(zài)外界信息模棱两可是什么意思 模棱两可的人心机重吗(xī)的基(jī)础(chǔ)上改变内(nèi)部结构，具备学习功能。

　　据财(cái)联社不(bù)完全(quán)整理(lǐ)，近期在互动(dòng)易平台(tái)回(huí)复人工神经(jīng)元相关业(yè)务的上市公司包括中科曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正(zhèng)、大富科技、深水(shuǐ)海纳(nà)等(děng)，具体(tǐ)情况如下(xià)：

　　具体(tǐ)来看(kàn)，科大讯(xùn)飞的讯(xùn)飞超(chāo)脑通过大数据(jù)、云(yún)计算(suàn)和(hé)移动互联网，并将算法(fǎ)直接(jiē)和应用结合(hé)，在应用中(zhōng)不断迭代(dài)循(xún)环优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑的深入解剖学，使人工神经网络像人(rén)的大脑神经元(yuán)更加接近，从(cóng)而使用类(lèi)似(shì)的人工(gōng)神经元方式感(gǎn)知认知智能问题(tí)。

　　中(zhōng)科曙光建设“全国(guó)一体化算力服务平台(tái)”，通过(guò)统一的算力服务门户，实(shí)现(xiàn)全(quán)国范(fàn)围(wéi)内智能算力、通(tōng)用算力资源的(de)融合(hé)调(diào)度及(jí)弹(dàn)性(xìng)供(gōng)给(gěi)，满(mǎn)足各类用户对算力的多样化、可靠性(xìng)和便捷性(xìng)的需求。在类脑智能领域，携(xié)手复旦大学类(lèi)脑智(zhì)能科学与技术研究院，依托公司全国一(yī)体化算力服务平台(tái)，支撑全脑860亿(yì)神经元规模的全脑模(mó)拟(nǐ)计算。

　　不(bù)过，值得注意(yì)的是(shì)，有分(fēn)析人士表示(shì)，关(guān)于(yú)人类大(dà)脑和神经细胞，还有(yǒu)很多不(bù)了解的地方。事实上，不知道神经细胞是如何(hé)利用这(zhè)15种特(tè)征中的许(xǔ)多特征。

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