据媒体报道，来自(zì)英国牛(niú)津(jīn)大学、IBM欧(ōu)洲研(yán)究所(suǒ)和美国(guó)得(dé)克萨(sà)斯大学的一个科研团(tuán)队宣布了一项(xiàng)重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材(cái)料(liào)，开(kāi)发出一种厚度仅几个原子大小的人(rén)工神经元，其能够处(chù)理光和电(diàn)信(xìn)号进(jìn)行计算，有望用于下一代(dài)人工智能计算，也(yě)有助科(kē)学家更好(hǎo)地模拟和理解人脑。相(xiāng)关研究(jiū)成果刊载于最新一期《自然(rán)·纳米技术》杂(zá)志(zhì)。

　　业内人士分析指出(chū)，人(rén)工智能应用的发展呈指数(shù)级增长，对计算能力(lì)也提出了越来越高(gāo)的要(yào)求，只有开发出革(gé)命性硬件(jiàn)，才能适应未来算力(lì)爆炸时代(dài)的要求。而此次科研人(rén)员用了3种2D材料(liào)制备出了(le)薄如(rú)原子(zi)的人工神(shén)经元，它能学习和处理更加复杂的任务(wù)。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层(céng)层(céng)的神经网(wǎng)络，机器自主(zhǔ)分辨(biàn)参数，不断地将(jiāng)参数(shù)归类、计(jì)算，形成机器自我的学习。神经网络在机器学(xué)习和认知科学领(lǐng)域(yù)，是(shì)一种(zhǒng)模仿生(shēng)物神经网络(luò)（动物的(de)中枢神经(jīng)系(xì)统，特别(bié)是(shì)大脑(nǎo)）的结构和功(gōng)能(néng)的数(shù)学模(mó)型(xíng)或计算模(mó)型。

　　神经网络由大量的人工(gōng)神经元联结进行计算。大(dà)多数(shù)情况下人工神(shén)经网(wǎng)络能在外界信息的基础上改变(biàn)内部结(jié)构，具(jù)备学习功能。

　　据(jù)财联(lián)社不完全整理，近期在互(hù)动(dòng)易平台(tái)回复人工神(shén)经元(yuán)相关业务的上市公司包括中(zhōng)科曙光(guāng)、科大(dà)讯飞、金自天(tiān)正、大富科技、低头看我是怎么玩你的，低头看我是怎么弄你的rong>深水海纳等(děng)，具体情况如下(xià)：

　　具体来看，科大(dà)讯(xùn)飞的讯飞(fēi)超(chāo)脑通过大数据(jù)、云计算和移(yí)动互(hù)联网，并将算法直(zhí)接和应(yīng)用(yòng)结合，在(zài)应用中不断迭(dié)代循环优化(huà)。讯飞超(chāo)脑采用了对(duì)大(dà)脑(nǎo)的深入解剖学(xué)，使人工(gōng)神经网络像人的大脑神经元更加(jiā)接近，从而使(shǐ)用类似的人工神经元方式(shì)感知认(rèn)知智能问题(tí)。

　　中科曙光建设“全国(guó)一体化算力服务平台”，通(低头看我是怎么玩你的，低头看我是怎么弄你的tōng)过统一(yī)的算力服务门户，实(shí)现全国范围内智能算力、通用算力资源的融合调度及弹(dàn)性(xìng)供给，满足(zú)各(gè)类用(yòng)户(hù)对算力的(de)多(duō)样化、可靠(kào)性和便(biàn)捷性的需求。在类(lèi)脑(nǎo)智能领域(yù)，携手复旦(dàn)大学类脑(nǎo)智能科学与技(jì)术(shù)研(yán)究(jiū)院，依托公司全国一(yī)体化算力(lì)服务平台，支撑(chēng)全脑(nǎo)860亿(yì)神经元(yuán)规模的(de)全脑模拟计算。

　　不过(guò)，值得注意的是，有分析人士(shì)表示，关于(yú)人类大脑和神经细胞，还有很多不了解的地(dì)方。事实上，不知道(dào)神经细胞是如何(hé)利用这15种(zhǒng)特征中的许多特征。

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