据媒体报(bào)道，来自英国(guó)牛(niú)津大学、IBM欧洲(zhōu)研究所和美国得克萨斯大学的一个科(kē)研团(tuán)队宣布了(le)一项重要成就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材料，开发出(chū)一种(zhǒng)厚度仅几个原子大小(xiǎo)的人工神经元(yuán)，其能够处理光和(hé)电信号进行(xíng)计算，有望用于下一代人工智(zhì)能计算，也有助科学家更(gèng)好地(dì)模(mó)拟和理(lǐ)解人脑。相关研究成(chéng)果刊载(zài)于最新一期《自然·纳(nà)米技(jì)术》杂志。

　　业内人士分析指(zhǐ)出(chū)，人工智能应用(yòng)的发展(zhǎn)呈指数(shù)级增长，对(duì)计算能力也(yě)提出了(le)越来越高(gāo)的(de)要(yào)求，只(zhǐ)有开发出革命性(xìng)硬件，才能适应未(wèi)来算力爆(bào)炸时代的要求(qiú)。而(ér)此(cǐ)次科研人员用了3种2D材(cái)料制备出了薄如(rú)原子(zi)的人(rén)工(gōng)神(shén)经元，它能(néng)学习(xí)和(hé)处理(lǐ)更加复(fù)杂的任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数据学习一(yī)层层的神经网络，机器自主(zhǔ)分辨(biàn)参数(shù)，不断地将(jiāng)参数归(guī)类、计算，形(xíng)成机(jī)器自我的学习。神经(jīng)网络(luò)在机器学习和认知科学领(lǐng)域，是一(yī)种模(mó)仿(fǎng)生物神经网络(luò)（动物的中(zhōng)枢神经(jīng)系统，特(tè)别是(shì)大(dà)脑(nǎo)）的结构和功能的数(shù)学模型(xíng)或计算模型。

　　神经网络由大量的人工神经元(yuán)联结进(jìn)行(xíng)计算。大多数(shù)情(qíng)况下人工神(shén)经网络能在外界信息的基础上改变内部结(jié)构，具备学(xué)习功能。

　　据财联社不完全整理(lǐ)，近期在互动易平台回复人工神(shén)经元相关业务的上市公司(sī)包括中(zhōng)科曙光、科大(dà)讯飞(fēi)、金(jīn)自(zì)天正、大富科(kē)技(jì)、深水海纳(nà)等(děng)，具体情(qíng)况如下：

　　具体来看，科大讯飞(fēi)的讯(xùn)飞超脑通过大数据、云(yún)计算和移动互(hù)联网，并将陈万年教子文言文翻译注释和启示，文言文《陈万年教子》翻译算法(fǎ)直接和应用(yòng)结合(hé)，在应用中不断迭代循环(huán)优(yōu)化(huà)。讯飞超脑采用(yòng)了(le)对大脑的深入解剖学(xué)，使人工神经网络像人的(de)大脑神经(jīng)元更加(jiā)接近，从而使用类似(shì)的(de)人工神经(jīng)元(yuán)方式感知(zhī)认知智能问题。

　　中(zhōng)科(kē)曙(shǔ)光建设“全国一体化(huà)算力服务(wù)平(píng)台”，通过统(tǒng)一的算力服务(wù)门(mén)户，实现(xiàn)全国范围(wéi)内智能算力、通(tōng)用(yòng)算力(lì)资源的融合调度及弹性供(gōng)给(gěi)，满足各类(lèi)用(yòng)户对算力的(de)多样化、可靠性和便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能领域，携手复旦大学类(lèi)脑智能科学与(yǔ)技术研究院，依托公司全国(guó)一体化算力服务(wù)平(píng)台，支(zhī)撑全(quán)脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不(bù)过，值得(dé)注意的是，有分析人士表示(shì)，关于人类大脑和神经细胞，还有很多不(bù)了解的地方。事实上，不知道(dào)神经细胞是如(rú)何利用这15种特征中的许(xǔ)多特征。

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