据媒(méi)体报(bào)道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究(jiū)所和美国得克萨(sà)斯大学(xué)的一个科(kē)研团队宣布了一项重要成就：他们通过堆叠二维(wéi)（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚(hòu)度仅几个原(yuán)子(zi)大小的人(rén)工神经元，其能够处理光和电信号进行计算(suàn)，有(yǒu)望用于(yú)下一代人(rén)工智能计(jì)算，也有(yǒu)助科学家(jiā)更(gèng)好地模(mó)拟(nǐ)和理解(jiě)人(rén)脑(nǎo)。相关研究(jiū)成(chéng)果刊载(zài)于最新(xīn)一(yī)期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人工(gōng)智能应用的发展(zhǎn)呈指数级增(zēng)长，对计算能力(lì)也提出(chū)了(le)越来越高的要求(qiú)，只有(y4开头的是哪个省，4打头身份证是哪里ǒu)开发出革命性硬(yìng)件，才能适(shì)应未来算力爆炸时代的要求。而此次科研人员用了3种2D材料制备出了(le)薄如原(yuán)子的人工(gōng)神经元，它能(néng)学习(xí)和(hé)处(chù)理更加复杂的(de)任务。

　　公开资料显示，AI通过数(shù)据(jù)学习(xí)一层层的神经网络，机器自主分辨参数，不(bù)断(duàn)地将参数(shù)归类(lèi)、计算，形成机(jī)器自我的学习(xí)。神经网络在机器学习和认(rèn)知(zhī)科(kē)学领(lǐng)域(yù)，是一种(zhǒng)模仿(fǎng)生物神经网络（动物的中枢神经(jīng)系统(tǒng)，特别(bié)是大(dà)脑）的结构(gòu)和功能的数(shù)学模(mó)型或计算(suàn)模型。

　　神经网络(luò)由大(dà)量(liàng)的人工神经元联结进行计算(suàn)。大多(duō)数(shù)情况下人工神经网络能在外界信息(xī)的基础上改(gǎi)变内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据财(cái)联社不完全整理，近期(qī)在互动易平台(tái)回(huí)复人(rén)工神经元相关业务的上市公司(sī)包(bāo)括(kuò)中科曙光、科大讯飞(fēi)、金自(zì)天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来(lái)看，科(kē)大讯飞的(de)讯飞超脑通过大(dà)数据(jù)、云计算和移动(dòng)互联网，并将算法直(zhí)接和应用结合，在应(yīng)用中不断迭代循环优(yōu)化。讯(xùn)飞(fēi)超脑采(cǎi)用了对大脑的(de)深入(rù)解剖(pōu)学，使(shǐ)人工神经(jīng)网络像(xiàng)人(rén)的大脑神经元更(gèng)加接近，从而使用(yòng)类似的人工(gōng)神经元方式(shì)感(gǎn)知认知智(zhì)能问题。

　　中(zhōng)科曙(shǔ)光(guāng)建(jiàn)设“全(quán)国(guó)一(yī)体化(huà)算力服务平台”，通过统一的(de)算力服(fú)务(wù)门户(hù)，实现(xiàn)全国范(fàn)围内智能算(suàn)力、通用(yòng)算(suàn)力资(zī)源的融合调(diào)度(dù)及(jí)弹(dàn)性供给，满足各类用户(hù)对算力的多(duō)样化、可靠性和(hé)便捷性的需求(qiú)。在类(lèi)脑智能(néng)领域，携手复旦大学类脑(nǎo)智能科学与技(jì)术(shù)研究院，依托公司4开头的是哪个省，4打头身份证是哪里全(quán)国一体化(huà)算(suàn)力服务平台，支(zhī)撑(chēng)全脑(nǎo)860亿神经元(yuán)规模(mó)的(de)全脑模拟计算(suàn)。

　　不(bù)过，值(zhí)得注意的是，有(yǒu)分(fēn)析人士表示，关于人类大脑和神经细胞，还有很(hěn)多不了解的地方(fāng)。事实(shí)上，不知(zhī)道神经细胞是如何利用这15种特征中(zhōng)的许多(duō)特征。

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