据媒体报道(dào)，来(lái)自英国牛(niú)津大(dà)学、IBM欧洲研究所和美国得克萨(sà)斯大(dà)学(xué)的一个科研(yán)团(tuán)队宣布了(le)一项重(zhòng)要成就：他们通(tōng)过堆(duī)叠二维(wéi)（2D）材料(liào)，开发出一(yī)种厚度仅几个原子大小的(de)人工神经元(yuán)，其(qí)能够处(chù)理(lǐ)光和电(diàn)信号进(jìn)行计算，有望用于下一(yī)代人(rén)工智能(néng)计算，也(yě)有助科学(xué)家更好地模拟和(hé)理解人脑。相关研究成果刊载(zài中国人去巴基斯坦安全吗)于(yú)最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内(nèi)人士分析指出，人工智能应用的发(fā)展(zhǎn)呈指(zhǐ)数级增长，对计算能力(lì)也提出了越来(lái)越高(gāo)的要求，只(zhǐ)有开(kāi)发出革命性硬件，才能适应未来算(suàn)力爆炸时代的要(yào)求(qiú)。而此次科研(yán)人员(yuán)用了3种(zhǒng)2D材料制备出(chū)了薄(báo)如原子(zi)的人(rén)工神经元，它(tā)能学(xué)习和处理更加复杂的任务。

　　公(gōng)开资(zī)料显示，AI通过数据学(xué)习一层层的神经网络，机(jī)器自主(zhǔ)分辨(biàn)参数，不(bù)断地(dì)将参数归类(lèi)、计算，形成机(jī)器自我的学习。神经(jīng)网络在机器学习和认知科学领域，是(shì)一(yī)种(zhǒng)模仿(fǎng)生物(wù)神(shén)经网络（动(dòng)物(wù)的中枢神(shén)经系统，特别是大(dà)脑(nǎo)）的结构和功(gōng)能(néng)的数学模型或计算(suàn)模型。

　　神经网络由大量的人工神经元(yuán)联结进行计(jì)算。大(dà)多数情况下人(rén)工(gōng)神经(jīng)网络能在(zài)外界信息(xī)的基础上改变内部结构，具备学习功能(néng)。

　　据财联社不(bù)完(wán)全(quán)整理，近期在互(hù)动易平台(tái)回复人工神经元相关业(yè)务的上市公(gōng)司包括(kuò)中科曙光、科(kē)大讯飞、金自天(tiān)正(zhèng)、大富科技、深水海(hǎi)纳(nà)等(děng)，具(jù)体情况如(rú)下：

　　具体(tǐ)来看，科大讯飞(fēi)的讯飞超脑通(tōng)过大数据、云计(jì)算和移动互(hù)联(lián)网，并将算法直接和应用(yòng)结合，在应用(yòng)中不(bù)断迭代循环(huán)优(yōu)化。讯飞超脑采用了(le)对(duì)大脑的(de)深入解(jiě)剖学，使人工神经网络像人的大脑神经元更加(jiā)接近，从而使用类似的人工神经(jīng)元方式感知(zhī)认知智能(néng)问题(tí)。

　　中科曙(shǔ)光建设“全(quán)国一体化算力(lì)服务(wù)平台”，通(tōng)过统一的算力(lì)服务门户，实现(xiàn)全国范围内智能算力、通用算力资源的融(róng)合调度及(jí)弹性供(gōng)给，满足各类用户对算力的多样化、可靠性和(hé)便(biàn)捷性的需求。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑智(zhì)能科(kē)学与技术研究(jiū)院，依托(tuō)公(gōng)司全国一体化算力服务(wù)平台(tái)，支撑(chēng)全脑860亿神经元规模的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不(bù)过，值得(dé)注意的是，有分(fēn)析人(rén)士表(biǎo)示，关于人类大脑和神经细胞，还(hái)有很多不(bù)了解的地方。事(shì)实(shí)上，不知道神经细(xì)胞是如何利用这15种特征中(zhōng)的许多(duō)特征。

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