据媒体报道，来自英国(guó)牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研究(jiū)所和美(měi)国得克(kè)萨(sà)斯大学的(de)一个科(kē)研团队宣布了一项(xiàng)重(zhòng)要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出(chū)一(yī)种厚度仅(jǐn)几个原子大(dà)小的人工神经元，其能够处理(lǐ)光和电信号进行计算(suàn)，有(yǒu)望(小说中反复的作用和表达效果，反复的作用和表达效果答题格式wàng)用于(yú)下一代人工智(zhì)能计算，也有(yǒu)助科学家更好(hǎo)地(dì)模拟(nǐ)和理解人脑。相关研究(jiū)成果刊载于最新一期《自(zì)然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内(nèi)人士(shì)分(fēn)析指出，人工智能(néng)应用的发展呈指数级增长，对计算能(néng)力(lì)也(yě)提(tí)出了(le)越来越高的(de)要(yào)求，只有开(kāi)发出革命性(xìng)硬件，才能适(shì)应(yīng)未(wèi)来算力爆炸时代(dài)的要求。而此次科研(yán)人员用(yòng)了(le)3种2D材料制备出了薄如原子(zi)的人工神经元，它能(néng)学习(xí)和(hé)处理更加复杂(zá)的任务。

　　公开资(zī)料(liào)显(xiǎn)示(shì)，AI通过数(shù)据学习一层(céng)层的神(shén)经网络，机器自主分(fēn)辨参(cān)数(shù)，不断地将参(cān)数归类、计算，形(xíng)成(chéng)机器自我(wǒ)的学习。神经网(wǎng)络(luò)在机器(qì)学习和认知科学领域，是一种模(mó)仿生物神经网络（动物的中枢(shū)神经(jīng)系统，特别是大脑）的结构和功能的数学(xué)模型或计算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工(gōng)神经元联结进行计算。大多(duō)数情(qíng)况下人工(gōng)神(shén)经网络能在(zài)外界(jiè)信息的(de)基础上改(gǎi)变内部结构，具(jù)备学习功能。

　　据(jù)财联社(shè)不完全整理，近期在(zài)互动易平台回复人工神经(jīng)元相关业务的上市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金自天(tiān)正、大富科技、深水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体来(lái)看(kàn)，科大讯飞(fēi)的讯(xùn)飞超脑通过大数(shù)据、云计算和移动互联网，并将(jiāng)算法直接和应(yīng)用结合，在(zài)应用中不断迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑采用(yòng)了(le)对大脑的深入解(jiě)剖(pōu)学，使人工(gōng)神经(jīng)网络像(xiàng)人的(de)大脑神经元更加接(jiē)近，从而使用类似的人工(gōng)神经元方式感知(zhī)认知智(zhì)能问题。

　　中科曙(shǔ)光建设“全国一体化算力服(fú)务平台”，通过统(tǒng)一(yī)的算力服务(wù)门户，实现全(quán)国范围(wéi)内智(zhì)能算力、通用算力资(zī)源的融合调度及弹性供给，满足各类(lèi)用户(hù)对(duì)算力的多样(yàng)化(huà)、可靠性小说中反复的作用和表达效果，反复的作用和表达效果答题格式和便捷(jié)性的需求(qiú)。在(zài)类脑智能领(lǐng)域，携手复旦(dàn)大学类脑(nǎo)智(zhì)能科学与技术(shù)研究院，依托公司全国一体(tǐ)化算(suàn)力服务平(píng)台，支撑(chēng)全脑860亿神经元(yuán)规模(mó)的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关(guān)于(yú)人类大脑和神(shén)经细胞，还有很多不了解的地(dì)方。事实上，不知(zhī)道(dào)神(shén)经细胞(bāo)是如何利用这15种特征中的许多(duō)特征。

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