据(jù)媒(méi)体报道，来自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究所(suǒ)和(hé)美国(guó)得克萨(sà)斯大学的一(yī)个(gè)科(kē)研团(tuán)队宣布了一(yī)项重要成(chéng)就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一种(zhǒng)厚(hòu)度仅几(jǐ)个原子大(dà)小的人工神经元，其能(néng)够处理(lǐ)光和电(diàn)信号进行计算(suàn)，有望用于下一代人(rén)工智能计算，也(yě)有助科学(xué)家更好(hǎo)地模(mó)拟和理解人(rén)脑(nǎo)。相关研究(jiū)成(chéng)果(guǒ)刊载于最新一期(qī)《自(zì)然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指出，人工智能应用的发(fā)展呈指数(shù)级(jí)增(zēng)长(zhǎng)，对计算能力(lì)也提出了越来越(yuè)高的(de)要求，只有开(kāi)发出(chū)革(gé)命性(xìng)硬件，才能(néng)适(shì)应未来算力(lì)爆炸时(shí)代的要求。而此次(cì)科研人员用(yòng)了(le)3种(zhǒng)2D材料(liào)制(zhì)备出了薄如原子的人(rén)工神经元，它能(néng)学(xué)习和处(chù)理更加(jiā)复杂的(de)任务。

　　公开资料(liào)显(xiǎn)示(shì)，AI通(tōng)过数据学习一层层的神经网络(luò)，机(jī)器自主(zhǔ)分(fēn)辨参数，不断(duàn)地将参数归类、计算，形成机(jī)器自我的学习。神经网(wǎng)络(luò)在机器学习和(hé)认(rèn)知科(kē)学领域(yù)，是一种(zhǒng)模仿生物神经(jīng)网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型(xíng)或计算模型。

　　神(shén)经网(wǎng)络由大量的人工神经元联(lián)结(jié)进行计算。大多数情(qíng)况(kuàng)下人工神经网(wǎng)络能在外(wài)界信息的基础上(shàng)改变内部结构，具备学习功(gōng)能。

　　据财联社不完全整(zhěng)理，近期在互动易平台回复人工神经(jīng)元相关业务的上市公(gōng)司(sī)包括中科曙(shǔ)光(guāng)、科大讯飞、金自(zì)天正、大富科技(jì)、深水海纳等，具体情况如下：

　　具(jù)体来看，科(kē)大讯飞的(de)讯飞超脑通过大数据(jù)、云计算和移动互(hù)联网，并将算(suàn)法直接和应(yīng)用结(jié)合(hé)，在应用中不断迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑的深入解剖学，使人工神(shén)经网络像人的大脑(nǎo)神(shén)经(jīng)元更加接近，从而(ér)使戊时是几点，戊时是几点到几点钟的时#ff0000; line-height: 24px;'>戊时是几点，戊时是几点到几点钟的时(shǐ)用类(lèi)似的人工神经元方(fāng)式感(gǎn)知认知智能问题(tí)。

　　中科曙光建设“全(quán)国一体化算力服(fú)务平台”，通过统一的算力服务(wù)门户，实现全(quán)国范围内智能算力、通用算力资源的融(róng)合调(diào)度及弹性供给，满足各类(lèi)用户对算(suàn)力的多样化、可(kě)靠性和便(biàn)捷性的(de)需求。在(zài)类脑(nǎo)智能领域(yù)，携手复旦大(dà)学(xué)类脑智(zhì)能科学与(yǔ)技(jì)术研究(jiū)院，依托公(gōng)司全国一体化算力服务(wù)平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不(bù)过，值得注意的是，有分析(xī)人士表(biǎo)示(shì)，关于人类大脑和神经细胞，还(hái)有(yǒu)戊时是几点，戊时是几点到几点钟的时很(hěn)多不(bù)了解的(de)地方。事(shì)实上(shàng)，不(bù)知(zhī)道神经细胞是如(rú)何(hé)利用这15种(zhǒng)特征中(zhōng)的许多特(tè)征。

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