据媒体报(bào)道，来(lái)自(zì)英国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得克萨斯(sī)大学的(de)一个科研团队宣布了(le)一项重要成就：他(tā)们通(tōng)过堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一种厚(hòu)度仅(jǐn)几个原子大小的人工(gōng)神(shén)经元，其能够处理光和电信号(hào)进行计算，有望(wàng)用于下一代人工(gōng)智能(néng)计(jì)算(suàn)，也有助科学家更好地(dì)模拟和理解人(rén)脑(nǎo)。相关研究成果刊载于最(zuì)新(xīn)一期《自然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析指(zhǐ)出，人(rén)工智(zhì)能应用的发展呈指数级增长，对(duì)计算能力也提出了越来越高的(de)要求(qiú)，只有(yǒu)开发出革(gé)命性硬件，才(cái)能适应未来算力爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科研人员(yuán)用(yòng)了3种(zhǒng)2D材(cái)料制备不拘于时句式类型，不拘于时句式还原出(chū)了薄如原子的人工神经元(yuán)，它能学习和处理更加复杂的(de)任务(wù)。

　　公(gōng)开资料(liào)显示，AI通过数(shù)据学习一层层的神经网络，机器自主分辨(biàn)参数，不断(duàn)地将(jiāng)参数归类、计算，形成(chéng)机器自我的学习。神经网络在机器(qì)学(xué)习和(hé)认(rèn)知科学领域(yù)，是一种模仿生(shēng)物神(shén)经网络（动(dòng)物(wù)的中枢神经(jīng)系统，特别是大(dà)脑）的结构和功能的(de)数(shù)学模(mó)型(xíng)或计算模型。

　　神经网络由大量(liàng)的(de)人工神经(jīng)元联结进行计算。大多数情况下人工神经(jīng)网(wǎng)络能在外界信息的(de)基础上(shàng)改变内部结构(gòu)，具(jù)备学习功能。

　　据财(cái)联社不完全整理，近期(qī)在互(hù)动易平台(tái)回复人工神经元(yuán)相关(guān)业务的上市公司包括中科(kē)曙光、科大讯飞(fēi)、金自天(tiān)正(zhèng)、大富(fù)科技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞(fēi)的讯(xùn)飞超脑(nǎo)通(tōng)过大数(shù)据、云计(jì)算和移动互(hù)联网，并将(jiāng)算法直(zhí)接和应(yīng)用结合，在(zài)应用中(zhōng)不断迭代循环(huán)优化。讯飞(fēi)超脑(nǎo)采(cǎi)用(yòng)了对大脑的深入解剖(pōu)学，使人工神经网络像(xiàng)人的大脑神经元更加接近，从而(ér)使用类似的人工神经元方式(shì)感知认知智能问(wèn)题。

　　中科(kē)曙光建设(shè)“全国一体化(huà)算力服务(wù)平台”，通过统(tǒng)一的算力服(fú)务门户，实现全国范围(wéi)内智能算力、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满(mǎn)足(zú)各类用户对算力(lì)的多样化、可靠性和便捷性的需求。在类(lèi)脑智能(néng)领域，携(xié)手(shǒu)复旦大学类脑智能科学(xué)与技(jì)术研究院(yuàn)，依托不拘于时句式类型，不拘于时句式还原(tuō)公(gōng)司全国一体化算力服务平台，支撑全脑(nǎo)860亿神经元(yuán)规模(mó)的全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意(yì)的是，有(yǒu)分析人士表示(shì)，关(guān)于人类大脑(nǎo)和神经细(xì)胞(bāo)，还有很多(duō)不(bù)了解的地(dì)方(fāng)。事实(shí)上，不知道神(shén)经(jīng)细(xì)胞是如何利用(yòng)这15种特征中的许多(duō)特征。

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