据(jù)媒(méi)体报(bào)道，来自(zì)英国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研究(jiū)所和美国得克(kè)萨斯大学的一个科研团(tuán)队宣布了一项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一(yī)种厚(hòu)度仅(jǐn)几(jǐ)个原子大小的人工神经元，其能(néng)够处(chù)理(lǐ)光和(hé)电信号进行计算(suàn)，有望(wàng)用于(yú)下一代人工智能计算(suàn)，也有助科学家更(gèng)好地模拟和理解人(rén)脑。相(xi分号的用法有哪些词语，分号的用法及作用举例āng)关研究成果(guǒ)刊载于最(zuì)新一期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内人士分析指出，人(rén)工智能应用的发(fā)展呈指(zhǐ)数级(jí)增长，对计算能(néng)力也提出(chū)了(le)越来越(yuè)高(gāo)的(de)要(yào)求(qiú)，只(zhǐ)有开发出革命性硬件，才能适(shì)应未(wèi)来算(suàn)力爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科研人(rén)员用了3种2D材料制备出了薄如(rú)原子(zi)的(de)人工(gōng)神(shén)经(jīng)元，它能学习和处理更(gèng)加复杂的(de)任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层层的神经网络，机器自主分(fēn)辨参数(shù)，不断地将参数归类、计算，形成机器(qì)自(zì)我(wǒ)的学习。神经网络在机(jī)器学习和认知科学(xué)领域，是一种模仿生(shēng)物神经网络（动(dòng)物的中(zhōng)枢神经系统，特别(bié)是(shì)大脑）的(de)结(jié)构和功能的数学模(mó)型或计算模型。

　　神经网络由大量的(de)人工神(shén)经(jīng)元(yuán)联(lián)结(jié)进行计(jì)算(suàn)。大多数情况下(xià)人工神经网络能在(zài)外界信(xìn)息的基础上(shàng)改变内部结(jié)构，具(jù)备学习功能(néng)。

　　据财联社不完(wán)全整理(lǐ)，近(jìn)期(qī)在互动(dòng)易平(píng)台(tái)回复人(rén)工神经元相关业务的上市公司(sī)包(bāo)括中科曙光、科(kē)大讯飞、金(jīn)自(zì)天正(zhèng)、大富科技(jì)、深水(shuǐ)海纳(nà)等(děng)，具体情(qíng)况如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超(chāo)脑通(tōng)过(guò)大数据(jù)、云计算和移(yí)动互(hù)联网(wǎng)，并(bìng)将算法直接和应用结合(hé)，在应用中(zhōng)不(bù)断迭代循(xún)环优化(huà)。讯飞超(chāo)脑采用了(le)对大(dà)脑的深入解剖学，使(shǐ)人工神经网络像人的大(dà)脑(nǎo)神经元更(gèng)加接近，从而使用类(lèi)似的人(rén)工神经元(yuán)方式感知认知(zhī)智能问题。

　　中(zhōng)科曙(shǔ)光建设“全(quán)国一体化算力(lì)服务平台”，通过统一(yī)的算力服(fú)务门户，实现全国范围内智能算力、通用算力(lì)资源的融合调度及弹性(xìng)供给，满足各类用户对算力(lì)的多样(yàng)化、可靠性和便(biàn)捷性的需求。在类脑(nǎo)智能领域(yù)，携手复旦(dàn)大学(xué)类脑智能(néng)科学与技(jì)术(shù)研(yán)究(jiū)院，依托(tuō)公司全国一体化(huà)算力服(fú)务平(píng)台(tái)，支撑(chēng)全脑860亿神经(jīng)元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的是，有分析人士表示，关于(yú)人(rén)类(lèi)大(dà)脑和神经细胞，还有很多不了解的地方。事实上，不知道(dào)神(shén)经细(xì)胞是如何(hé)利用这15种(zhǒng)特(tè)征中的许多(duō)特征(zhēng)。

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