据(jù)媒体报道(dào)，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所和(hé)美国得(dé)克萨斯大学(xué)的一个科研(yán)团队宣布了一项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原子(zi)大小(xiǎo)的人工神(shén)经(jīng)元(yuán)，其能够处理光和电信号进(jìn)行计算，有望用(yòng)于下一(yī)代人工智能计算，也有助科学(xué)家更好地模拟和理解人脑(nǎo)。相关研究成果(guǒ)刊载于最(zuì)新一期(qī)《自然·纳米(mǐ)技术》杂(zá)志。

　　业(yè)内人士分析指出，人工(gōng)智(zhì)能应用的发展呈指数级增长，对计算能力也提出了越来(lái)越高的要求，只有(yǒu)开发出革命性(xìng)硬(yìng)件，才能适(shì)应未来算力爆炸时代的要求。而此次科研人员用了3种2D材料制备出(chū)了薄如(rú)原(yuán)子的人工(gōng)神经元(yuán)，它(tā)能学习和处理更(gèng)加复杂的任务(wù)。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过(guò)数据学习一(yī)层层的(de)神经(jīng)网络，机器自主分辨参数(shù)，不断(duàn)地将参数(shù)归类、计算，形成机(jī)器自我的(de)学习。神经网络在机器学(xué)习和认知(zhī)科(kē)学领域，是一种模仿生物(wù)神经网(wǎng)络(luò)（动物(wù)的中枢(shū)神经系统，特别是大(dà)脑）的结构和功能的数学模(mó)型或计算模(mó)型(xíng)。

　　神经网络由(yóu)大量的人工(gōng)神经元(yuán)联结进行计(jì)算(suàn)。大多(duō)数(shù)情况下(xià)人(rén)工神经网络能在外界信息的基础上改变内部(bù)结(jié)构，具备学习功(gōng)能。

　　据财联(lián)社不完全整(zhěng)理，近期在互动易(yì)平(píng)台回复(fù)人工神(shén)经元相关业(yè)务的上(shàng)市公司包括中科曙光、科大讯飞、金(j社会公益活动包括哪些，公益活动包括哪些方面īn)自天正、大富科(kē)技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科大(dà)讯飞的讯(xùn)飞超(chāo)脑(nǎo)通(tōng)过大(dà)数(shù)据(jù)、云计算和移(yí)动互(hù)联网，并将算法直接和应用结合，在应用中不断迭代循环优(yōu)化。讯飞超脑采用了对大脑的深入解(jiě)剖学，使人工神经网络像人的(de)大脑神经元更加接(jiē)近，从而使用类似(shì)的人工神经元方式感(gǎn)知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一体(tǐ)化(huà)算(suàn)力(lì)服务平(píng)台(tái)”，通过(guò)统一的算力服务(wù)门户，实现全国范(fàn)围内智能算力、通(tōng)用算力资源的(de)融合调度及弹性供给，满足各类用(yòng)户对(duì)算力的多样化(huà)、可靠性和便捷性的需求。在类脑智能领域，携手复旦大学(xué)类(lèi)脑(nǎo)智能科学与技(jì)术研究(jiū)院，依(yī)托公司(sī)全国一体化算力服务平(píng)台，支撑(chēng)全脑860亿神经(jīng)元规模(mó)的(de)全脑(nǎo)模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的是(shì)，有分(fēn)析人士表示(shì)，关于人类(lèi)大脑和神经细(xì)胞，还有很多不了(le)解的地方(fāng)。事实上，不知(zhī)道神经细(xì)胞是(shì)如(rú)何利用这15种特(tè)征(zhēng)中的许多特征。

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