据媒体报(bào)道，来自英国(guó)牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得克(kè)萨斯大学的(de)一个科研团队宣布(bù)了一(yī)项重要(yào)成(chéng)就：他们通(tōng)过堆(duī)叠二维(wéi)（2D）材料，开发(fā)出一(yī)种厚度(dù)仅几个原(yuán)子(zi)大小的人工神经元，其能够处理(lǐ)光和电信号进(jìn)行计(jì)算，有望用(yòng)于下一代人工智能计算，也有(yǒu)助(zhù)科(kē)学家更好地(dì)模拟和(hé)理解人脑。相关研究(jiū)成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指(zhǐ)出，人工(gōng)智(zhì)能应(yīng)用(yòng)的发展呈指(zhǐ)数级增长，对计算能力也提出了越(yuè)来越高的(de)要求，只有开发(fā)出革命性硬件，才能适(shì)应未来算力爆炸时代的要求。而此次科(kē)研人员用了3种2D材料(liào)制备(bèi)出了薄如(rú)原子(zi)的人工(gōng)神(shén)经元，它能学习和处理更加(jiā)复(fù)杂的任(rèn)务(wù)。

　　公开资料显示，AI通过数(shù)据学习一层(céng)层的神(shén)经网络，机器(qì)自主分辨参数，不(bù)断(duàn)地将参数归类、计算，形成(chéng)机器自我(wǒ)的学习。神经网络在机器学习和认知科学(xué)领域，是一种(zhǒng)模(mó)仿生物神(shén)经(jīng)网络（动物(wù)的中枢神经系(xì)统，特别是大脑(nǎo)）的结构(gòuwork on的用法以及语法，workon的用法总结)和功能的数学(xué)模(mó)型或计(jì)算(suàn)模(mó)型。

　　神经网(wǎng)络由大(dà)量的人(rén)工神经(jīng)元联结(jié)进(jìn)行计算。大多数情况下人工神经(jīng)网络能在外界信息的基础上改变内部结(jié)构，具备学(xué)习(xí)功能。

　　据财联社不完全整理(lǐ)，近期在互动(dòng)易平台回复人工神经元相(xiāng)关业务的上市(shì)公司包括中(zhōng)科曙光、科(kē)大讯飞、金自天正、大富科(kē)技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的讯飞超脑通过大(dà)数(shù)据、云(yún)计算(suàn)和(hé)移动互联网，并将算(suàn)法直接和应用(yòng)结合，在应用中不断迭代循环(huán)优化(huà)。讯飞超脑(nǎo)采用了对大脑的深入解剖(pōu)学，使(shǐ)人工(gōng)神经(jīng)网络(luò)work on的用法以及语法，workon的用法总结像人(rén)的大脑神经元(yuán)更加接近，从而使用类似的(de)人工(gōng)神经元方式(shì)感(gǎn)知认知智能问(wèn)题。

　　中科曙光(guāng)建设“全国一体化(huà)算力服务(wù)平台”，通过(guò)统一的算力服务门户，实现全(quán)国范围内智能算(suàn)力、通用算(suàn)力资源的融合调度及弹(dàn)性供给，满足各类用户对算力的多样化(huà)、可靠性和便捷(jié)性的需求。在(zài)类脑智能(néng)领(lǐng)域，携手复旦大学类脑(nǎo)智能科学与技术研(yán)究院，依托公司全国(guó)一(yī)体化算力服(fú)务平台(tái)，支撑全脑860亿(yì)神经元规模的全脑模(mó)拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的是(shì)，有分(fēn)析人(rén)士表示(shì)，关于人(rén)类大脑和神(shén)经细胞，还有很(hěn)多不了解的地方(fāng)。事实上，不(bù)知(zhī)道神经细胞是如(rú)何利用这15种特征中的许多特(twork on的用法以及语法，workon的用法总结è)征。

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