据媒体(tǐ)报(bào)道，来自英国(guó)牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所(suǒ)和(hé)美(měi)国得克萨斯大学(xué)的一个科研团队宣布了一项重要(yào)成就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出(chū)一种厚度(dù)仅几(jǐ)个原子大小的人工神经元，其能(néng)够处理(lǐ)光(guāng)和电信号进(jìn)行计算，有望用于下一(yī)代(dài)人工智能计算，也有助科(kē)学(xué)家更好地模拟和理解人脑。相关研究成(chéng)果刊(kān)载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指出，人工智能应用(yòng)的发展呈指数级增长，对计(jì)算能力(lì)也提出(chū)了越来越高的要求，只有开发出革命性硬件，才能适应未来算力(lì)爆炸(zhà)时代(dài)的要求。而(ér)此次科研人员用(yòng)了3种2D材料制(zhì)备(bèi)出了薄如(rú)原子的人工神经元(yuán)，它(tā)能学习和处理更(gèng)加复(fù)杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层(céng)层的(de)神经网络，机器自(zì)主分辨参数(shù)，不(bù)断(duàn)地(dì)将参数归(guī)类、计算，形成机(jī)器(qì)自我的学(xué)习。神经(jīng)网络在机器(qì)学习(xí)和认知科学领域，是一种模仿(fǎng)生(shēng)物神经(jīng)网络（动物的(de)中枢(shū)神(shén)经系统，特别是大脑）的(de)结构和功能的数(shù)学模型或计算模型。

　　神(shén)经网络由大量(liàng)的人(rén)工神经元联结进行计算。大多(duō)数情(qíng)况下人(rén)工神经网(wǎng)络能在(zài)外界信(xìn)息的基础上改变内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据(jù)财联社不完全整理，近(jìn)期在(zài)互动易(yì)平台回(huí)复人工(gōng)神(shén)经(jīng)元相关业务的上市(shì)公司包(bāo)括中科曙光、科大讯(xùn)飞(fēi)、金自天正、大富科(kē)技、深水海纳等，具(jù)体情(qíng)况如下(xià)：

　　具体来(lái)看，科(kē)大讯飞的讯飞超(chāo)脑通(tōng)过大数据(jù)、云计算(suàn)和移动互(hù)联网，并将算(suàn)法(fǎ)直接和应用结合，在应用(yòng)中不断迭(dié)代(dài)循环优化(huà)。讯飞(fēi)超脑采用了对大(dà)脑的(de)深(shēn)入解剖学(xué)，使人工神经网(wǎng)络像(xiàng)人的大脑神经元更(gèng)加接近(jìn)，从而使用类似的人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙(shǔ)光(guāng)建设“全(quán)国一(y自旋量子数计算公式各符号含义，自旋量子数如何计算ī)体化算(suàn)力服(fú)务平(píng)台”，通(tōng)过(guò)统一的算力服务门户，实现全国(guó)范围内智能算力、通用算力资源(yuán)的融(róng)合(hé)调度(dù)及弹性供给，满足各类用户(hù)对算力的(de)多样(yàng)化、可靠性和便(biàn)捷性的(de)需求(qiú)。在类脑智能领域，携手(shǒu)复(fù)旦大学类脑智能(néng)科(kē)学与技(jì)术研究院，依托公(gōng)司全国一体化算(suàn)力服务平(píng)台，支(zhī)撑全脑(nǎo)860亿神经元规模(mó)的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关于人类(lèi)大脑和神经细胞，还有很多不(bù)了解的(de)地方。事实上(shàng)，不知道(dào)神经细胞是如何利用(yòng)这15种特征中的许多特(tè)征。

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