据(jù)媒(méi)体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所(suǒ)和美国得克萨斯大(dà)学的(de)一(yī)个(gè)科研团队宣布了一项(xiàng)重要成就：他(tā)们通过堆叠二维(wéi)（2D）材(cái)料，开(kāi)发出一种(zhǒng)厚度仅几个原(yuán)子大(dà)小的人工神经元，其能够(gòu)处理光(guāng)和电信号(hào)进行计(jì)算，有望用于下一代人工智能(néng)计算，也有助科(kē)学(xué)家(jiā)更好地模拟(nǐ)和理(lǐ)解人脑。相(xiāng)关(guān)研究成(chéng)果(guǒ)刊(kān)载于最新(xīn)一(yī)期《自然·纳米技(jì)术》杂志。

　　业(yè)内人(rén)士分析(xī)指出，人工智能应用的(de)发(fā)展呈指数级增长，对(duì)计算能力也提(tí)出了越(yuè)来(lái)越高(gāo)的要(yào)求，只(zhǐ)有开发出革(gé)命性硬件，才能适(shì)应未来(lái)算(suàn)力爆炸时代的(de)要求。而此次科研人员(yuán)用了3种(zhǒng)2D材料制备出了薄如原子的(de)人工神(shén)经元，它能学习和处理更加复杂的任(rè投笔从戎的故事简介，投笔从戎的故事主人公是谁n)务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据学习(xí)一层层的神经(jīng)网络(luò)，机(jī)器自主分(fēn)辨参数，不(bù)断地将(jiāng)参数归类、计算(suàn)，形成机器自我(wǒ)的学习。神经网络在机器(qì)学习和认(rèn)知科学领域(yù)，是一(yī)种(zhǒng)模(mó)仿生物神(shén)经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构(gòu)和功(gōng)能的数学模型(xíng)或(huò)计算模型(xíng)。

　　神经(jīng)网络由大量的人工神经(jīng)元联结(jié)进(jìn)行计算。大多数情况(kuàng)下人(rén)工神经(jīng)网络能在外界信(xìn)息的(de)基础上改变内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据财联社不完全整(zhěng)理(lǐ)，近期在(zài)互动易平台回复人工(gōng)神经元相关业务的(de)上市(shì)公司包括中(zhōng)科(kē)曙光(guāng)、科大讯飞、金自天(tiān)正、大富科技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体(tǐ)来看，科大讯飞的(de)讯飞超脑(nǎo)通过大数据、云计算和移(yí)动(dòng)互联(lián)网，并将(jiāng)算法直接和(hé)应用结合，在应用中不断(duàn)迭(dié)代循环优化。讯飞超(chāo)脑(nǎo)采(cǎi)用(yòng)了对(duì)大(dà)脑的(de)深入(rù)解(jiě)剖学，使人(rén)工神(shén)经网络像人的大脑神经元更加(jiā)接近，从而使用类似的人工神经元方式感知认知智能(néng)问(wèn)题。

　　中科(kē)曙光建设(shè)“全(quán)国一体(tǐ)化算力服务平台(tái)”，通过统一的(de)算力服(fú)务门户，实现全国范(fàn)围内智能算力(lì)、通用算力资源的融合(hé)调度及弹性供给，满(mǎn)足各类用户(hù)对算力的多样化、可靠性和便捷性的需(xū)求(qiú)。在类(lèi)脑智能(néng)领域，携手复旦大学类脑智能科学与技术研究院(yuàn)，依托(tuō)公(gōng)司(sī)全国一(yī)体化算力服务(wù)平台，支撑(chēng)全投笔从戎的故事简介，投笔从戎的故事主人公是谁脑860亿(yì)神经元规模的(de)全脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得注意的(de)是，有分析人士表示，关于(yú)人类大脑和神(shén)经细胞，还有很多不了(le)解的地方。事实上，不知道神经细胞(bāo)是如何利用(yòng)这15种特(tè)征中(zhōng)的许多(duō)特征。

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