据(jù)媒体报道，来自英国牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研究(jiū)所和美国(guó)得克萨斯(sī)大学(xué)的一个科(kē)研团队宣布了一项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发(fā)出一(yī)种(zhǒng)厚度仅几个夂叫什么部首怎么读，夂叫什么部首拼音原子大小的人工神(shén)经元，其能(néng)够处理(lǐ)光和电信号进行(xíng)计算，有望用(yòng)于下一代(dài)人(rén)工智(zhì)能计算，也有助(zhù)科学家更好地模(mó)拟(nǐ)和理解人脑。相关研究成果刊载于最新一(yī)期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能应用的发展呈指数级增(zēng)长，对计(jì)算能(néng)力(lì)也(yě)提出了越来越高的要求，只(zhǐ)有开(kāi)发出革命(mìng)性硬件，才能适(shì)应未来算力爆炸时代的(de)要(yào)求。而此次(cì)科(kē)研人员用了3种2D材(cái)料制(zhì)备(bèi)出了薄如原子的(de)人工神(shén)经元，它能学(xué)习和处理(lǐ)更(gèng)加复杂的(de)任务(wù)。

　　公(gōng)开资料显(xiǎn)示，AI通过数据学习一层(céng)层的神经(jīng)网络，机器自主分辨参(cān)数，不(bù)断地将参数归类、计(jì)算，形成机(jī)器自我的学习。神(shén)经网络在机器学习和(hé)认知科学领域，是一(yī)种模仿生(shēng)物神(shén)经网络（动物的中枢(shū)神经系统，特别是大(dà)脑）的结构和功能的数学模型或计算模型(xíng)。

　　神经网络由(yóu)大量的(de)人工神经(jīng)元联结进行计算(suàn)。大多数情况下人(rén)工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构(gòu)，具备(bèi)学习功能。

　　据财联社(shè)不完全整(zhěng)理，近期在互动易平台(tái)回复(fù)人工神经元相关业(yè)务的上市公司包括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大富科技(jì)、深(shēn)水海纳等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯飞(fēi)超脑通过大(dà)数据、云计算(suàn)和(hé)移动互联网，并将算法直接(jiē)和应用结合，在(zài)应用(yòng)中不断(duàn)迭代(dài)循环优化。讯飞超脑采用了(le)对(duì)大脑的深入(rù)解(jiě)剖学，使(shǐ)人工神经网络(luò)像(xiàng)人(rén)的(de)大脑神经元更(gèng)加接近，从而使用类(lèi)似(shì)的人工神经(jīng)元方式感(gǎn)知认知(zhī)智能(néng)问题。

　　中科(kē)曙光建设“全国(guó)一体化(huà)算(suàn)力服务平台”，通过统一(yī)的(de)算(suàn)力服务门户，实现全(quán)国范(fàn)围内智能算力(lì)、通用算力资源的(de)融(róng)合(hé)调度及弹性供(gōng)给，满足(zú)各类用户对算力的多样化、可(kě)靠性和便捷性的(de)需求。在类脑智能(néng)领(lǐng)域，携手复旦大(dà)学类(lèi)脑智(zhì)能科学与技术(shù)研究院，依(yī)托公司全国一体化算(suàn)力服务(wù)平台，支撑全脑(nǎo)860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不过(guò)，值得注意的是，有分析人士表(biǎo)示(shì)，关于人类大脑和神经(jīng)细胞，还有(yǒu)很多(duō)不了解的地方。事实上，不知(zhī)道神经细胞是如何利(lì)用这15种特征(zhēng)中的许(xǔ)多特征。

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