据媒体(tǐ)报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所(suǒ)和(hé)美国得(dé)克萨斯大学(xué)的一个科研团队(duì)宣布了一项(xiàng)重要成(chéng)就(jiù)：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料(liào)，开发(fā)出一种(zhǒng)厚度仅几个原子大(dà)小(xiǎo)的(de)人工神经元(yuán)，其能够处理光和(hé)电信号进行(xíng)计(jì)算，有望用于下一代人(rén)工智能(néng)计算(suàn)，也有助科学家更好地模拟和(hé)理解(jiě)人脑。相关(guān)研究成果刊(kān)载于最(zuì)新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人工智能(néng)应用的(de)发展(zhǎn)呈指(zhǐ)数级增长，对计算(suàn)能力也提出了越来越高的要求，只有开(kāi)发出(chū)革命性硬件，才能适应未(wèi)来(lái)算力爆(bào)炸时代的要(yào)求。而此(cǐ)次科研(yán)人员(yuán)用(yòng)了3种2D材料制备出了薄如原子的(de)人(rén)工神经(jīng)元，它能(néng)学习和处理更加复杂的任务。

　　公(gōng)开资料显(x仲尼适楚,出于林中,见佝偻者承蜩,犹掇之也翻译，仲尼适楚,出于林中,见佝偻者承蜩,犹掇之也议论文iǎn)示，AI通(tōng)过数据学(xué)习一层(céng)层的神经网络，机器自(zì)主分辨参数，不断地(dì)将参数(shù)归类、计算(suàn)，形成(chéng)机器自我(wǒ)的学习。神经网络在(zài)机器学习(xí)和认(rèn)知科学领域，是(shì)一种模仿生物神(shén)经网络（动物的中(zhōng)枢神经系(xì)统，特别是大脑）的结构和(hé)功能(néng)的数学模(mó)型或计算模(mó)型。

　　神(shén)经(jīng)网络由大(dà)量的人(rén)工神经元(yuán)联结进行(xíng)计算。大(dà)多数(shù)情况下人(rén)工神经网络能在外界信息的基础(chǔ)上改(gǎi)变内部(bù)结构，具备学习(xí)功能。

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　　据(jù)财联社不完全整理，近期(qī)在互动易平台回复(fù)人工神经元相关业(yè)务的上市公司包括中科(kē)曙光、科大讯飞、金自天正(zhèng)、大富科技(jì)、深(shēn)水海纳等，具体(tǐ)情(qíng)况如下：

　　具(jù)体来看(kàn)，科大讯飞(fēi)的讯飞超脑通过大(dà)数据、云(yún)计算和移动互联网，并将算法直接和应(yīng)用结(jié)合，在应用中(zhōng)不断迭代(dài)循(xún)环优化。讯(xùn)飞超脑采用了对(duì)大(dà)脑的深入解剖学，使人工神(shén)经网络像(xiàng)人的大脑神经元更加接(jiē)近，从(cóng)而(ér)使用类似的人工(gōng)神经元方式感知认知智能问(wèn)题。

　　中(zhōng)科曙光建(jiàn)设“全国一体化算力服务平(píng)台(tái)”，通过统一的算力服务门户，实现全国(guó)范围(wéi)内智能算力、通用算力资源的融(róng)合调(diào)度及弹性供给，满(mǎn)足各类用户对(duì)算力(lì)的多样化、可靠性和便捷性的需求。在类脑(nǎo)智(zhì)能领域(yù)，携手复旦大学类脑智(zhì)能科学与技(jì)术研究院，依托公司全(quán)国一体(tǐ)化(huà)算力(lì)服务(wù)平台，支(zhī)撑全脑(nǎo)860亿神经元规模的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分(fēn)析人士表(biǎo)示，关于人类大脑和神(shén)经细胞，还(hái)有很多不了解的地方(fāng)。事实上(shàng)，不知(zhī)道(dào)神经细胞是如何利用这15种特征中的许多特征。

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