据媒体报道，来自英国牛(niú)津(jīn)大学、IBM欧洲研究所(suǒ)和美国得克(kè)萨(sà)斯大学(xué)的(de)一个(gè)科研团(tuán)队宣布了一(yī)项重要(yào)成就：他(tā)们通过堆叠二维(wéi)（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度仅几个原子大(dà)小的人工神经(jīng)元，其能(néng)够处理光和(hé)电信号进行计算，有望用于(yú)下一代(dài)人工智能计算，也有助科学家更好(hǎo)地模拟和(hé)理解人脑。相关(guān)研(yán)究成果刊载于最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业内人士分(fēn)析指出，人(rén)工(gōng)智能应用的发(fā)展呈指数级增(zēng)长，对计算(suàn)能力也提出了越来越高的要求，只有开发出革命性硬件(jiàn)，才能适应未来(lái)算(suàn)力爆炸时代(dài)的(de)要求(qiú)。而此(cǐ)次科(kē)研人员用了3种2D材料制备(bèi)出了薄如原(yuán)子的人工神经元，它能学(xué)习和处理(lǐ)更(gèng)加复(fù)杂的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据(jù)学习一层层的神经网(wǎng)络，机器自(zì)主分(fēn)辨参数，不(bù)断地将参数归类、计(jì)算，形(xíng)成机器自(zì)我(wǒ)的学(xué)习(xí)。神经网络在机器学习和认(rèn)知科(kē)学(xué)领域(yù)，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统(tǒng)，特别(bié)是(shì)大脑）的结构(gòu)和功能的数学模型或计算(suàn)模型(xíng)。

　　神经(jīng)网络由(yóu)大量(liàng)的人工神经元联结(jié)进行计算。大(dà)多数(shù)情(qíng)况(kuàng)下人工神经(jīng)网络能在外界信息(xī)的基础上改变(biàn)内部不可名状的意思解释一下，不可名状 的意思结(jié)构，具备学习(xí)功(gōng)能。

　　据财联社不完全整理，近(jìn)期在(zài)互动易平台回复人工神经元相关(guān)业务的上市(shì)公(gōng)司包括中科(kē)曙光、科大讯飞、金自天正、大富(fù)科技、深水海(hǎi)纳等，具(jù)体(tǐ)情况如下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞的讯飞超(chāo)脑通过大数(shù)据、云计算和(hé)移动互联网，并将算法直接和应用结合(hé)，在(zài)应用(yòng)中(zhōng)不断(duàn)迭(dié)代循环优化(huà)。讯飞(fēi)超脑采(cǎi)用(yòng)了(le)对大(dà)脑的深(shēn)入(rù)解剖学，使人工神经网络像人的大脑神经元更加(jiā)接近，从而使(shǐ)用类似的人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力服务平台(tái)”，通过统(tǒng)一的算力(lì)服务门(mén)户(hù)，实现全国范围内智能算力、通用算力资(zī)源的融合调度(dù)及弹性供给(gěi)，满足各类用(yòng)户对算(suàn)力的(de)多样化、可靠(kào)性和便捷性的(de)需求。在类(lèi)脑智能领域，携手(shǒu)复(fù)旦大学(xué)类脑智能科学与技术研(yán)究院，依托(tuō)公司全国(guó)一体化算力服务平台，支撑全(quán)脑860亿神经元规(guī)模(mó)的(de)全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关于人类大脑和神经细(xì)胞，还有很多不了解的地方(fāng)。事实上，不知道神经细胞不可名状的意思解释一下，不可名状 的意思(bāo)是如何利用这15种特征中的许多特征(zhēng)。

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