据媒(méi)体报(bào)道，来(lái)自英国牛津大学(xué)、IBM欧(ōu)洲研究所和美(měi)国(guó)得克萨斯大(dà)学的一个科(kē)研团队宣布了一项重(zhòng)要成(chéng)就：他们通过堆叠二维(wéi)（2D）材料，开发出(chū)一种厚度仅几个原(yuán)子大(dà)小(xiǎo)的人工神(shén)经元(yuán)，其(qí)能(néng)够处(chù)理光和(hé)电信号进行计算(suàn)，有望(wàng)用于下一代人(rén)工(gōng)智能(néng)计算，也(yě)有助(zhù)科学家更好地模(mó)拟和(hé)理解人脑。相关(guān)研究成果刊载于最新(xīn)一期《自然·纳米技(jì)术》杂志。

　　业(yè)内人士(shì)分析指出(chū)，人工智(zhì)能应用的发(fā)展呈指数级增长，对(duì)计算能力也提出了越来越高的(de)要求(qiú)，只有开发出革命性硬(yìng)件(jiàn)，才能适应未来算力(lì)爆(bào)炸时代的要求。而此次科研人(rén)员(yuán)用了3种2D材(cái)料(liào)制备出了薄如原子(zi)的(de)人工神经元，它能学习和(hé)处理更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层层(céng)的神经网络，机器自主分辨参(cān)数，不断地将参数归类、计算，形成(chéng)机器自我的学习。神经(jīng)网(wǎng)络在机器学习和认知科学领域，是一(yī)种模仿生(shēng)物(wù)神经(jīng)网络(luò)（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的(de)数学模(mó)型或计算(suàn)模(mó)型。

　　神经网络由大量的人工神经(jīng)元(yuán)联结(jié)进行(xíng)计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息(xī)的基础上改变内部结(jié)构，具备学习功(gōng)能。

　　据财联社(shè)不完全(quán)整理，近期在互动易平台(tái)回(huí)复人工神经元相关业务的上市公司包括中科曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正、大富科(kē)技、深(shēn)水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯飞(fēi)超脑(nǎo)通过大数据、云计算和(hé)移动互联网，并将算法直(zhí)接(jiē)和(hé)应用结合，在(zài)应用中不断(duàn)迭代循环优化。讯飞超脑采用了对大脑的深入(rù)解剖学(xué)，使人工神(shén)经网络像人的大脑(nǎo)神经元(yuán)更加接近，从而使用类似的人(rén)工(gōng)神经(jīng)元(yuán)方式感知认知智能问题。

　　中(zhōng)科曙光建设“全国一体化算力服(fú)务平台(tái)”，通过统一的算力服务门户，实现全国范围内智能算力、通用算力(lì)资(zī)源的(de)融合调度及弹性供给(gěi)，满足(zú)各类(lèi)用户对算力的多样化、可(kě)靠(kào)性和便捷性(xìng)的(de)需求。在类脑智能领域，携手复旦大学类(lèi)脑智能(néng)科学与(yǔ)技术研究院，依托公司全(quán)国一体(tǐ)化算力(lì)服务平台(tái)，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关(guān)于人(rén)类大脑和神经细(xì)胞(bāo)，还有(yǒu)很(hěn)多不了解的(de)地方(fāng)。事实上(shàng)，不(bù)知道神经细(xì)胞是如何利用这15种特征(zhēng)中的许多特征(zhēng)。

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