据媒体报(bào)道，来自(zì)英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所(suǒ)和美(měi)国得克萨(sà)斯大学(xué)的(de)一个科(kē)研(yán)团队宣布了一项重要成(chéng)就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅(jǐn)几个原(yuán)子大小的人工神经元，其(qí)能够处理谢娜给刘烨打过几次胎，谢娜和刘烨怀孕过吗光和(hé)电信号进(jìn)行(xíng)计算(suàn)，有望(wàng)用于下一(yī)代人工智能计(jì)算，也(yě)有助科学家更好地模拟和理解人脑。相关研究(jiū)成果刊(kān)载于(yú)最新一(yī)期《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人工(gōng)智(zhì)能应用(yòng)的发展呈指数级(jí)增长，对计算能力也提(tí)出了越来(lái)越高的要求，只(zhǐ)有开(kāi)发(fā)出革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时(shí)代的要(yào)求。而此次科研人员用了3种2D材料制备(bèi)出了薄如(rú)原子的人工神经(jīng)元(yuán)，它能学(xué)习和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料显示(shì)，AI通过数据学习一层层的神(shén)经网络(luò)，机器自(zì)主分辨参数，不断地(dì)将参数归类、计算，形(xíng)成机器自我的学习。神经网络在机器学习和(hé)认知科学(xué)领域，是(shì)一种(zhǒng)模仿生物(wù)神经网络（动物的中(zhōng)枢神经(jīng)系统，特(tè)别是大脑）的(de)结构和(hé)功能的数学模(mó)型或计算模型。

　　神经(jīng)网络由大(dà)量的人工神经元联结进行计算(suàn)。大(dà)多数情况下人(rén)工(gōng)神(shén)经网络能在外界(jiè)信息的基础上改变(biàn)内部(bù)结构，具备(bèi)学习功能。

　　据(jù)财(cái)联社(shè)不(bù)完(wán)全(quán)整理，近期(qī)在(zài)互动易平台回(huí)复人工(gōng)神(shén)经元(yuán)相(xiāng)关业务的(de)上(shàng)市公司(sī)包括中(zhōng)科曙光(guāng)、科(kē)大讯(xùn)飞、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科(kē)大讯飞的讯飞(fēi)超(chāo)脑通过大数据、云计(jì)算和(hé)移动互联网，并将算法直接和应用结(jié)合，在(zài)应用中(zhōng)不断迭(dié)代循环优化。讯飞超脑采用(yòng)了对大脑的深(shēn)入解(jiě)剖学，使人工神经网络像(xiàng)人的大(dà)脑神经元更(gèng)加(jiā)接近，从而(ér)使(shǐ)用(yòng)类似的人工神经元方式感知认知智(zhì)能问题。

　　中科(kē)曙光建设“全国一(yī)体化算力服(fú)务平台”，通过(guò)统一的算力服务(wù)门户，实现(xiàn)全(quán)国范围内智能算力(lì)、通用算(suàn)力资源的融合调度及(jí)弹性(xìng)供(gōng)给(gěi)，满足各类(lèi)用(yòng)户(hù)对(duì)算力的多(duō)样化、可靠性(xìng)和便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能领域，携手复旦大学类脑智能科学与(yǔ)技(jì)术研究院，依托公司全国一体化算力服(fú)务平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模的全脑模谢娜给刘烨打过几次胎，谢娜和刘烨怀孕过吗拟(nǐ)计算。

　　不过(guò)，值(zhí)得注意的是，有(yǒu)分析人士表(biǎo)示，关于人类大脑和(hé)神经细(xì)胞，还有很多不了解的(de)地方。事实上(shàng)，不知(zhī)道神经(jīng)细胞是如何(hé)利用这(zhè)15种特征(zhēng)中的许多特(tè)征(zhēng)。

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