据媒体报道(dào)，来自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究所和美(měi)国(guó)得克萨斯大(dà)学的一个科研(yán)团队(duì)宣布了(le)一项(xiàng)重要(yào)成就(jiù)：他们(men)通(tōng)过堆俩人与两人的区别用哪个合适，小俩口还是小两口叠二俩人与两人的区别用哪个合适，小俩口还是小两口(èr)维（2D）材料(liào)，开发(fā)出一种厚度仅(jǐn)几个原(yuán)子大(dà)小的人工神经元，其能够处理(lǐ)光和电信号进行(xíng)计算，有望用于下一代人工智(zhì)能计算(suàn)，也有助科学家更好地模拟和理(lǐ)解人脑。相(xiāng)关(guān)研(yán)究(jiū)成果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业(yè)内人(rén)士分析指出(chū)，人工(gōng)智能应用的(de)发(fā)展呈指数级增长，对计算能力也提出了越(yuè)来越高(gāo)的要(yào)求(qiú)，只有开发出革(gé)命性硬(yìng)件，才能(néng)适应未(wèi)来(lái)算(suàn)力爆炸时(shí)代(dài)的要求。而此次科(kē)研人员用了(le)3种2D材料制备(bèi)出了薄如原子的人工神(shén)经元，它能学(xué)习和(hé)处理(lǐ)更加复(fù)杂(zá)的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据(jù)学习一层(céng)层的神经网络(luò)，机器(qì)自主分辨参数，不断地将参数归(guī)类、计(jì)算，形成(chéng)机器自我的学习。神经(jīng)网(wǎng)络在机器(qì)学(xué)习和认知科学领(lǐng)域(yù)，是(shì)一(yī)种模仿生物神经网络（动物的中(zhōng)枢神经系(xì)统，特别(bié)是大脑）的(de)结构和功能的数学(xué)模型或计算(suàn)模(mó)型。

　　神(shén)经网络由大量的人工神经(jīng)元(yuán)联结进行计算。大多数情(qíng)况下人工神经网络能在外界(jiè)信(xìn)息的基础上(shàng)改变(biàn)内(nèi)部(bù)结构，具(jù)备学习(xí)功能。

　　据财联社不完全整理，近期(qī)在互动(dòng)易平台回(huí)复人(rén)工(gōng)神(shén)经元(yuán)相关业务的上市公司包括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大富(fù)科技、深水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具(jù)体来看，科(kē)大讯飞的讯(xùn)飞超脑通(tōng)过大数据、云计算和移动互联网，并将算法直(zhí)接和应(yīng)用结(jié)合，在应用中不断(duàn)迭代循(xún)环优(yōu)化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大(dà)脑的深入解(jiě)剖学，使人(rén)工神经网络像人的大(dà)脑神经(jīng)元(yuán)更加接近，从而使(shǐ)用类似的人工神经(jīng)元方(fāng)式感知认知智能(néng)问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算(suàn)力服务平台(tái)”，通过统(tǒng)一的算力(lì)服务门户，实现全国范围内智能(néng)算力、通用算(suàn)力资源的融合调度(dù)及弹性供给，满足各类用(yòng)户(hù)对(duì)算力的多(duō)样化、可靠性(xìng)和便捷性的(de)需(xū)求。在类(lèi)脑智能领域，携手(shǒu)复旦(dàn)大学类脑智能科学与技术研究院，依托公司全国一(yī)体(tǐ)化算力(lì)服(fú)务平台，支撑全脑860亿神(shén)经元(yuán)规(guī)模的(de)全脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意的是(shì)，有分析人士(shì)表示，关于人类大脑(nǎo)和神经细胞，还有很多不了(le)解(jiě)的(de)地方。事实上，不知(zhī)道神(shén)经(jīng)细胞(bāo)是如何利用这15种特征中(zhōng)的许多(duō)特(tè)征。

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