据媒体报道，来(lái)自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美(měi)国得克(kè)萨斯(sī)大学(xué)的一个科研(yán)团队宣布了一项重要(yào)成就：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原子大小的人工(gōng)神经元，其(qí)能(néng)够(gòu)处理光和电信(xìn)号进行计(jì)算(suàn)，有望用(yòng)于下(xià)一代人工(gōng)智(zhì)能计算，也有助科学家更(gèng)好(hǎo)地(dì)模拟和理解人(rén)脑。相关研究成果(guǒ)刊载于最新一期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能应(yīng)用的发展呈指数级(jí)增长，对计算能(néng)力也提(tí)出了越来越高的要求(qiú)，只有(yǒu)开发出革命(mìng)性硬件，才(cái)能适应未(wèi)来算力(lì)爆(bào)炸时代的要求。而此(cǐ)次科研人员用(yòng)了(le)3种2D材(cái)料制备出了薄如(rú)原(yuán)子(zi)的人工神(shén)经元，它能学习和处理更加复(fù)杂的任务。

　　公开资(zī)料显(xiǎn)示(shì)，AI通(tōng)过(guò)数(shù)据学习一层层(céng)的(de)神经网络，机器自主分辨参数，不断地将参数归类、计算(suàn)，形成(chéng)机(jī)器自(zì)我的学(xué)习。神经网络在机(jī)器(qì)学习和认知科(kē)学(xué)领域，是一种模(mó)仿生(shēng)物神经网络（动(dòng)物的中枢(shū)神经(jīng)系统，特别是大脑）的结构和功能的(de)数(shù)学模型(xíng)或计算模型。

　　神经网(wǎng)络由大量的人工神经(jīng)元(yuán)联结(jié)进行(xíng)计算。大多数情况下人工神经网络能在外(wài)界信息(xī)的(de)基础(chǔ)上改变内部结构，具备学习功(gōng)能。

　　据(jù)财联社不完全整(zhěng)理，近期(qī)在互动易平台回复人工神(shén)经元相关业(yè)务的上(shàng)市公司包(bāo)括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大富(fù)科(kē)技(jì)、深水海(hǎi)纳等，具体情(qíng)况如下(xià)：

　　具体来看，科(kē)大(dà)讯飞的讯飞超脑通过大数据、云(yún)计算(suàn)和移(yí)动互联网，并(bìng)将算法(fǎ)直接(jiē)和应用结合，在应用中不(bù)断迭代循环2004年后勤工程学院有专科吗 后勤工程学院可以当兵吗优化。讯飞超脑采用(yòng)了对大脑的深(shēn)入解剖学，使人工(gōng)神经网络(luò)像人的大脑神经元(yuán)更加接近，从而(ér)使用类似的人工神经(jīng)元方(fāng)式感知认(rèn)知智能问题。

　　中(zhōng)科曙(shǔ)光(guāng)建(jiàn)设(shè)“全国(guó)一体化算力服(fú)务平台(tái)”，通过统(tǒng)一的算(suàn)力服务门(mén)户，实现全国(guó)范围内(nèi)智能(néng)算力、通用算力资(zī)源(yuán)的融合(hé)调(diào)度及弹性供给(gěi)，满(mǎn)足(zú)各(gè)类用户对算(suàn)力的(de)多(duō)样化、可(kě)靠性和便捷(jié)性的需(xū)求(qiú)。在类脑智(zhì)能领域，携手复旦(dàn)大(dà)学类脑智能科学与技术(shù)研究院(yuàn)，依托公(gōng)司全国一体化算力服务(wù)平台，支撑全脑860亿神(shén)经元规模的全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值(zhí)得注意(yì)的是(shì)，有(yǒu)分析人士表示，关于(yú)人(rén)类大脑和(hé)神经(jīng)细胞，还有(yǒu)很多不了(le)解的地方。事实上(shàng)，不知道神经细胞(bāo)是如何利用这15种(zhǒng)特征中的许多(duō)特征。

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