据媒体报道，来(lái)自英国牛津大学(xué)、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得(dé)克萨斯大学的(de)一个科(kē)研团队宣布了一项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度仅几(jǐ)个原子(zi)大小的人(rén)工神经元，其(qí)能够处理(lǐ)光和电信号(hào2016年是什么年)进行(xíng)计算(suàn)，有望(wàng)用于(yú)下一(yī)代(dài)人工智能计(jì)算(suàn)，也有助科学家更(gèng)好(hǎo)地模拟(nǐ)和理解人脑。相关研究成(chéng)果(guǒ)刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析(xī)指出，人(rén)工智能应用的发展呈指数级增长，对计算(suàn)能力也提出了越来越高的要求，只有开发出革命性硬件，才(cái)能(néng)适应(yīng)未来算力爆炸时代的(de)要(yào)求。而此次科(kē)研人员用了3种2D材料(liào)制(zhì)备(bèi)出了薄如原(yuán)子的人工神经(jīng)元，它能(néng)学习和处(chù)理(lǐ)更加复杂的(de)任务。

　　公(gōng)开资料显示，AI通(tōng)过数据学习一层(céng)层(céng)的神(shén)经网络(luò)，机器(qì)自主分辨参数(shù)，不断地将(jiāng)参数(shù)归类(lèi)、计算(suàn)，形成(chéng)机器自我的(de)学习(xí)。神(shén)经网络在机器学习和认知科学(xué)领域(yù)，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是(shì)大(dà)脑）的结构和功能的数学模型或(huò)计(jì)算模型。

　　神经网络由大(dà)量(liàng)的人(rén)工神经元联结(jié)进行计算。大多数情况下人(rén)工神经网(wǎng)络(luò)能(néng)在外界信(xìn)息的基础上改变内部结构，具(jù)备学习(xí)功能(néng)。

　　据财联社不完(wán)全(quán)整(zhěng)理，近期在互动易平台回复(fù)人工(gōng)神经元相关业务的上市公司包括中科(kē)曙光(guāng)、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技(jì)、深(shēn)水海(hǎi)纳(nà)等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移(yí)动互联(lián)网(wǎng)，并将算法直(zhí)接和应用结(jié)合，在应(yīng)用中(zhōng)不断迭代(dài)循环优化(huà)。讯(xùn)飞超脑采用了对(duì)大脑的深入解剖学，使人(rén)工神(shén)经网络像(xiàng)人的大脑神经元更加接(jiē)近(jìn)，从而使(shǐ)用类似的(de)人工神经元(yuán)方式感(gǎn)知认知智能问(wèn)题。

　　中科曙光建(jiàn)设(shè)“全国一(yī)体化算(suàn)力服务平(píng)台”，通(tōng)过统一的(de)算(suàn)力服务门(mén)户，实现全国(guó)范围内智(zhì)能算力、通用(yòng)算(suàn)力资源的融(róng)合调度及(jí)弹性供给(gěi)，满足各类用(yòng)户对算力的(de)多样(yàng)化、可靠性和便捷(jié)性的(de)需求。在(zài)类脑(nǎo)智(zhì)能领域，携手复旦大(dà)学类脑(nǎo)智能(néng)科学与技(jì)术研(yán)究院，依托公司全国一(yī)体化算力服务平(píng)台，支撑全(quán)脑860亿神(shén)经(jīng)元规(guī)模2016年是什么年的(de)全脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意(yì)的是，有分析人(rén)士表(biǎo)示，关于人类大脑和神经细(xì)胞，还有很多不了(le)解的地(dì)方。事实(shí)上，不知道神(shén)经细胞是如何利用这15种特征(zhēng)中的(de)许多特征。

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