据(jù)媒体报道，来自英国牛(niú)津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美国得克萨(sà)斯(sī)大学的(de)一个(gè)科研团队(duì)宣布(bù)了一项反映问题还是反应问题，反应问题和反映问题有什么区别和联系>反映问题还是反应问题，反应问题和反映问题有什么区别和联系重要成就(jiù)：他们通(tōng)过堆(duī)叠二维（2D）材料，开发出一(yī)种厚度仅几个原子大小(xiǎo)的人工(gōng)神经元，其能够处理光和电信号进行计(jì)算，有望用于下一代人工智能计算，也有助(zhù)科学家更好地模拟和(hé)理(lǐ)解人(rén)脑。相关研究成(chéng)果(guǒ)刊(kān)载于最新一(yī)期《自(zì)然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人(rén)士分析指出(chū)，人工智能应用的发(fā)展(zhǎn)呈指数级增长，对计算能力也提(tí)出(chū)了(le)越(yuè)来越高的要求，只有开发出革命性硬件，才能(néng)适应未来算力(lì)爆炸时代(dài)的(de)要求。而此次科(kē)研人员用(yòng)了(le)3种2D材料(liào)制备(bèi)出了薄(báo)如原子的(de)人工神(shén)经元，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过(guò)数据学(xué)习一层层的神经网络(luò)，机器(qì)自(zì)主(zhǔ)分(fēn)辨参数，不断地将参数归类、计算(suàn)，形成机器自我(wǒ)的(de)学习。神经网络在机器学习(xí)和认知科学领域，是一种(zhǒng)模仿(fǎng)生物神经网络（动物的中枢神(shén)经系统(tǒng)，特别是大脑）的结构和功能的数学模型(xíng)或计算模型。

　　神经网络由大量的人(rén)工(gōng)神(shén)经元联结(jié)进行计算。大多(duō)数情况(kuàng)下人工神经网(wǎng)络能在外界信息的基础上(shàng)改变(biàn)内部(bù)结(jié)构(gòu)，具(jù)备学习功(gōng)能。

　　据财(cái)联(lián)社不完全整理，近期在互动易(yì)平(píng)台回复人工神经元(yuán)相(xiāng)关业(yè)务的上市公(gōng)司包括中科曙光、科大(dà)讯飞(fēi)、金自(zì)天(tiān)正、大富(fù)科技、深(shēn)水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科(kē)大讯飞的讯飞超脑通过大(dà)数据(jù)、云计算和移动互(hù)联网，并将算法(fǎ)直接和应(yīng)用结合，在(zài)应(yīng)用中不断(duàn)迭代(dài)循环优化。讯飞超脑(nǎo)采用了对(duì)大脑的深入(rù)解(jiě)剖学(xué)，使人工神(shén)经网络像人的大(dà)脑(nǎo)神经(jīng)元(yuán)更加(jiā)接(jiē)近，从而使用(yòng)类似的人工神经(jīng)元方式感知认知智能问(wèn)题。

　　中(zhōng)科曙光建设(shè)“全国一体(tǐ)化算(suàn)力服务平(píng)台”，通(tōng)过统一的算力服务门户，实现全国范(fàn)围(wéi)内智能算力、通(tōng)用算力资(zī)源的融合调(diào)度及弹(dàn)性供给，满足各(gè)类用户对算力(lì)的多样化、可靠性和(hé)便捷(jié)性的需求。在类脑(nǎo)智(zhì)能领(lǐng)域，携手复旦大学类脑(nǎo)智(zhì)能科学与技术研究院(yuàn)，依(yī)托公(gōng)司全国一(yī)体(tǐ)化(huà)算力(lì)服务(wù)平台，支撑全脑860亿(yì)神(shén)经元规模的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值(zhí)得注(zhù)意的(de)是，有分析(xī)人(rén)士表示(shì)，关于人类大脑和神经细胞，还有很多(duō)不了(le)解(jiě)的地方。事实上(shàng)，不知道神经细胞(bāo)是(shì)如(rú)何利(lì)用这15种特征中的许多特征。

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