据媒(méi)体(tǐ)报(bào)道，来(lái)自英国牛(niú)津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美国得(dé)克萨斯大学的一个(gè)科研团队(duì)宣(xuān)布了(le)一项(xiàng)重要成就(jiù)：他们通过堆(duī)叠(dié)二(èr)维（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度仅(jǐn)几个原子大(dà)小的(de)人工(gōng)神经元(yuán)，其能(néng)够处理光和电(diàn)信号进行(xíng)计算，有(yǒu)望用于下一代人工智能计(jì)算，也有(yǒu)助科学家更好(hǎo)地(dì)模拟和理解(jiě)人脑。相关研究成果刊载于最(zuì)新一期(qī)《自然·纳米技(jì)术》杂(zá)志(zhì)。

　　业内(nèi)人(rén)士分析指出，人工(gōng)智能(néng)应用的(de)发展呈指数级(jí)增长，对计算能力也提出(chū)了越(yuè)来越(yuè)高(gāo)的要求(qiú)，只有开发(fā)出(chū)革命性硬件(jiàn)，才(cái)能适应未(wèi)来算力爆炸时代的(de)要求(qiú)。而此次科(kē)研人员用了3种2D材料制备出了薄如原(yuán)子的人工(gōng)神(shén)经元(yuán)，它(tā)能学习和(hé)处理更加复杂的任务(wù)。

　　公开资料(liào)显示(shì)，AI通过数据(jù)学习一层层的(de)神经网络，机器自主(zhǔ)分辨参数，不(bù)断地将参数归类、计算，形成机器(qì)自我的学习。神经网络在机器学习和认知科(kē)学(xué)领域，是一种模仿生物神经(jīng)网(wǎng)络(luò)（动物的(de)中(zhōng)枢神经(jīng)系统，特别是大(dà)脑）的结构和功(gōng)能的(de)数(shù)学模型(xíng)或计算模型。

　　神经网络由大量的人工神经元联结进行计(jì)算。大多(duō)数情况下人(rén)工神经(jīng)网络能在外界信息的基(jī)础上改变(biàn)内部(bù)结构，具备(bèi)学习功(gōng)能。

　　据财联社不完(wán)全整理，近(jìn)期在互动(dòng)易平台回复人工神经元相关业务的上(shàng)市公(gōng)司(sī)包括中(zhōng)科曙(shǔ)光、科(kē)大讯飞(fēi)、金自(zì)天正(zhèng)、大富科技、深水海纳(nà)等，具体(tǐ)情况如下：

　　具体来看，科大(dà)讯飞的讯飞超(chāo)脑通过大(dà)数据(jù)、云计算和移动互联网，并将(jiāng)算(suàn)法直接和应(yīng)用结合，在应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑(nǎo)采用了对(duì)大脑的深入解剖(pōu)学，使(shǐ)人工神经网络像(xiàng)人的大脑神经元更(gèng)加(jiā)接近，从而(ér)使(shǐ)用类似(shì)的人(rén)工神经元方式(shì)感知认知智能问题。

　　中科(kē)曙(shǔ)光建设“全国一体化算力服务平台”，通过统一的算力(lì)服务门户，实(shí)现全国范围内智(zhì)能(néng)算力、通用算力资源(yuán)的(de)融(róng)合调度(dù)及弹性供给，满足各(gè)类用户对算力的(de)多样化(huà)、可靠性和便(biàn)捷性(xìng)的需(xū)求。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑智能科学(xué)与技(jì)术研究院，依托公司全国一体(tǐ)化算力服务平台(tái)，支撑全脑860亿神经元规模的(de)全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示(shì)，关于人类大脑和神经(jīng)细胞，还有很多(duō)不了解(jiě娱乐圈睡得最多的女星，娱乐圈中睡男人最多的女明星)的(de)地方。事实上(shàng)，不知(zhī)道神经(jīng)细胞是如何利用这(zhè)15种特征中的许多特(tè)征。

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