据(jù)媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯(sī)大学的一个(gè)科研团队宣布了(le)一项重要成就：他们通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚(hòu)度仅几(jǐ)个原(yuán)子(zi)大小的人(rén)工神经元，其能够处理光和电信号进行计算，有望用(yòng)于下一代人工智能(néng)计算，也有助(zhù)科学家更好地模拟和理解人脑(nǎo)。相关研究成果(guǒ)刊(kān)载于最新一期《自然(rán)·纳米技(jì)术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析(xī)指出(chū)，人工智能应用的发展呈指数级增长，对计(jì)算(suàn)能力(lì)也提出了越来越高(gāo)的要求(qiú)，只(zhǐ)有开发出(chū)革命性(xìng)硬件，才能适应(yīng)未(wèi)来算力爆炸时代的(de)要求。而此次科研人员用(yòng)了(le)3种2D材料(liào)制备出了薄如原子的人(rén)工神经元，它能学(xué)习(xí)和处(chù)理更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学(xué)习一(yī)层层的(de)神经(jīng)网络，机器自(zì)主分辨参(cān)数，不断地将参数归类、计算，形成机器自我的学习。神经网络在机器学习和认知科学(xué)领域，是一种模仿生物神经网络（动物的(de)中枢神经(jīng)系统，特别是大脑(nǎo)）的结(jié)构和功能的数学模(mó)型或计算模(mó)型。

　　神经网络(luò)由大量的人工神经元联结进(jìn)行计算。大多数(shù)情况下人工神经网络能在外界信(xìn)息(xī)的基础(chǔ)上改变内部结构，具备(bèi)学(xué)习功能。

　　据财联社不完全整理(lǐ)，近期(qī)在互动易平台回(huí)复人(rén)工神经(jīng)元相关业务的(de)上(shàng)市(shì)公司包(bāo)括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自(zì)天正(zhèng)、大富科技、深水海纳等，具(jù)体情况如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通过大数据(jù)、云计算和移(yí)动互联网，并将算(suàn)法直接和应(yīng)用结合，在应用中不断(duàn)迭代循环优化。讯飞超脑采用了对大脑的深入解剖(pōu)学，使人(rén)工神经(jīng)网络像人的大脑神经元更加接近，从而使用类似(shì)的人工(gōng)个子矮可以抱着做，矮个子抱起来做神经元方式感知(zhī)认知智能问题(tí)。

　　中科(kē)曙光建设“全(quán)国一体化算力服务平台”，通过统一(yī)的算力服务门(mén)户，实现个子矮可以抱着做，矮个子抱起来做全国范围内智能算力、通用(yòng)算力资源(yuán)的(de)融合调度及弹性供给，满足各类(lèi)用户对算力的多样化、可靠性和便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能领(lǐng)域，携手复旦大学类脑智(zhì)能科(kē)学(xué)与技术研(yán)究院，依(yī)托公(gōng)司全国一体化算力服(fú)务平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模的(de)全脑(nǎo)模(mó)拟(nǐ)计算。

　　不过(guò)，值(zhí)得注意的是(shì)，有分(fēn)析人士表示，关于(yú)人类(lèi)大脑和神经细胞，还(hái)有很(hěn)多不了解(jiě)的(de)地方。事实(shí)上，不知(zhī)道神经细(xì)胞(bāo)是如何利用这(zhè)15种特征中的许多(duō)特征。

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