据媒体报道，来自英国(guó)牛(niú)津大学、IBM欧(ōu)洲研(yán)究所和美国得克萨斯大学的一个科研(yán)团队(duì)宣布了一项重(zhòng)要成就(jiù)：他们(men)通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一(yī)种(zhǒng)厚度仅几个(gè)原子大小的人(rén)工神(shén)经元，其能够处(chù)理光和电信(xìn)号进行计算(suàn)，有望用于(yú)下一代人工智能计算，也有助科学家更好地模(mó)拟和理解(jiě)人(rén)脑。相(xiāng)关研究(jiū)成果刊载(zài)于最新(xīn)一期《自然·纳米技术(shù)》杂志(zhì)。

　　业(yè)内人(rén)士分析指出，人工智能应用的发展呈指(zhǐ)数级增(zēng)长，对计算能力也提出了越来越高的(de)要求，只(zhǐ)有(yǒu)开发出革命性硬(yìng)件，才能适(shì)应未来(lái)算力爆炸时代的要(yào)求(qiú)。而此次科研人员用了(le)3种2D材料制备出了薄如原子(zi)的人(rén)工神(shén)经(jīng)元(yuán)，它能学习和(hé)处理更加复杂的(de)任务。

　　公开资(zī)料显示，AI通过数据(jù)学习一层(céng)层(céng)的(d一寸多少厘米公分 一寸是几个手指e)神经网络，机器自(zì)主(zhǔ)分(fēn)辨参数(shù)，不(bù)断(duàn)地将参数归类、计算，形成机器自我的学习。神经网络(luò)在机器学(xué)习和认知(zhī)科学领域(yù)，是一种模仿生物神经(jīng)网(wǎng)络(luò)（动物的中枢神经系统，特(tè)别是大脑）的结(jié)构和(hé)功能的数学模型或计算模(mó)型。

　　神经网络由大量的人工神(shén)经元联结(jié)进行计算。大多(duō)数情况(kuàng)下人(rén)工神经网络能在外界信(xìn)息的(de)基础上改(gǎi)变内部结构(gòu)，具(jù)备(bèi)学习功能(néng)。

　　据财(cái)联社(shè)不(bù)完全整理，近期在互动易平(píng)台回(huí)复人工神(shén)经元相关业(yè)务的(de)上市公司包括中(zhōng)科(kē)曙光、科(kē)大讯飞、金自天正、大富科技、深(shēn)水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体来看，科(kē)大讯飞的讯飞超脑通(tō一寸多少厘米公分 一寸是几个手指ng)过大数(shù)据、云计(jì)算和(hé)移动互联(lián)网(wǎng)，并将算法直接和应(yīng)用结(jié)合，在(zài)应用中不断(duàn)迭代(dài)循环优化。讯飞超脑采用了(le)对(duì)大脑的深入解剖学，使人工神(shén)经网络像人的大脑神经元更加接近，从而(ér)使用类似的人工神经元方(fāng)式感(gǎn)知认知智能问题(tí)。

　　中科曙光(guāng)建设“全(quán)国(guó)一体化算(suàn)力服务(wù)平台”，通过统一的算力服务门户，实现全国范围(wéi)内智能算力、通用算力资(zī)源的融(róng)合(hé)调度及弹性(xìng)供给，满足各类用户对(duì)算力的多(duō)样化、可靠(kào)性(xìng)和便捷(jié)性的需求。在(zài)类(lèi)脑智能领域，携手复旦大学类脑智能科学与技(jì)术研究院，依托公司(sī)全国一体化算力服务平(píng)台(tái)，支撑全脑860亿(yì)神经元规模的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人(rén)士表(biǎo)示，关于(yú)人(rén)类大脑和神经细(xì)胞(bāo)，还有很(hěn)多不了解的地方。事实(shí)上，不知道神经(jīng)细(xì)胞是如何(hé)利用这15种(zhǒng)特征中(zhōng)的许(xǔ)多特征。

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