据媒体报道，来自英(yīng)国牛津(jīn)大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美国得(dé)克萨斯大(dà)学的(de)一个科研(yán)团队(duì)宣(xuān)布了(le)一项(xiàng)重(zhòng)要(yào)成(chéng)就：他们(men)通过堆叠(dié)二(èr)维（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度仅几个原子大小的人工神(shén)经元，其(qí)能够处理光和电信号(hào)进行计算(suàn)，有(yǒu)望用于(yú)下一(yī)代人工智能(néng)计算，也有助科学家更好地模拟和理解(jiě)人脑。相关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析指(zhǐ)出，人工智能(néng)应用(yòng)的发展(zhǎn)呈指数(shù)级(jí)增长，对计(jì)算(suàn)能力也(yě)提出(chū)了越来越高的要(yào)求(qiú)，只有开发(fā)出革命性硬件，才能适应未来(lái)算力爆炸(zhà)时代(dài)的要(yào)求。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材料制备(bèi)出了薄如原(yuán)子的(de)人(rén)工神(shén)经元，它能(néng)学习作家许地山简介，许地山简介资料(xí)和处理更(gèng)加复杂的(de)任(rèn)务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据(jù)学习一(yī)层层(céng)的神(shén)经网络，机器(qì)自(zì)主分辨参数(shù)，不(bù)断地(dì)将参数(shù)归类、计算，形成机(jī)器自我的学习(xí)。神经网络在机器学习和认(rèn)知科学领域，是一种模仿生(shēng)物神经网络（动物的(de)中枢神经系统，特(tè)别是大脑(nǎo)）的结构(gòu)和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网(wǎng)络由大量的人(rén)工(gōng)神(shén)经元联结进行(xíng)计算。大(dà)多数情况下人工(gōng)神经网络能在外界信息(xī)的基础(chǔ)上(shàng)改变内部结构(gòu)，具(jù)备学(xué)习(xí)功能。

　　据财联(lián)社不完全(quán)整(zhěng)理，近期在互动易平台回复(fù)人工神经元(yuán)相关业务的上(shàng)市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯飞、金自天(tiān)正(zhèng)、大富科技、深(shēn)水(shuǐ)海纳(nà)等，具体情况如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算(suàn)和移动互联(lián)网，并将算(suàn)法(fǎ)直接(jiē)和应用结(jié)合，在应用中(zhōng)不断迭代(dài)循环优化。讯飞(fēi)超脑采用了(le)对大脑的深入(rù)解剖学(xué)，使人(rén)工神经网络像人的大(dà)脑神(shén)经元更加接近(jìn)，从而使用类似的人(rén)工神经元方(fāng)式感知认知(zhī)智能问题(tí)。

　　中科曙(shǔ)光建设(shè)“全国一体(tǐ)化(huà)算力服务平台”，通(tōng)过统一的(de)算力服务门户(hù)，实现全国(guó)范围(wéi)内智能算力、通用算力(lì)资源的融合调度及弹性供(gōng)给(gěi)，满(mǎn)足各类用户对算力的(de)多样化、可靠性(xìng)和(hé)便捷(jié)性(xìng)的需求。在类脑智能领域，携手复旦(dàn)大学类脑智能科学与(yǔ)技(jì)术研究院，依托公司全国一(yī)体(tǐ)化算(suàn)力(lì)服务平台(tái)，支撑全脑860亿神经元规(作家许地山简介，许地山简介资料guī)模(mó)的全(quán)脑模拟计算。

　　不(bù)过，值得注意的(de)是，有分析人(rén)士表示，关(guān)于人类(lèi)大(dà)脑和神经细(xì)胞，还有很多不了解的地方。事实上，不(bù)知道神经细胞是如何(hé)利用这15种特征(zhēng)中的(de)许多特征。

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