据媒体报(bào)道，来自英国牛津(jīn)大(dà)学(xué)、IBM欧洲研究(jiū)所和(hé)美国(guó)得克萨斯(sī)大学的一个科研团(tuán)队宣(xuān)布了一项重要(yào)成就：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料(liào)，开(kāi)发出一种厚度仅几(jǐ)个原(yuán)子大小的人工神经(jīng)元，其能够处理光和电信号(hào)进行(xíng)计算，有望用于(yú)下一代人(rén)工智能(néng)计算，也有助科学家更好地模拟和理解人脑。相关研究(jia5a6b5b6纸尺寸对比，a5b6纸多大ū)成果刊载(zài)于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指出，人工智能应用的发展呈a5a6b5b6纸尺寸对比，a5b6纸多大g>指数级增长，对计算能力也(yě)提出了越来越高的要求，只有开发出革(gé)命性硬件，才能适应未来(lái)算力爆炸时代的要求。而(ér)此次(cì)科研人员(yuán)用了3种(zhǒng)2D材料制备出了薄如原子(zi)的人工神经元，它能(néng)学习和(hé)处理更加(jiā)复(fù)杂的任务(wù)。

　　公开资料显示(shì)，AI通过数据学习(xí)一层层的神经网络，机器自主分辨(biàn)参(cān)数(shù)，不断地将参(cān)数归类、计算(suàn)，形成机器自我的(de)学习。神经网络在(zài)机器学(xué)习和(hé)认知科学领域，是一(yī)种模仿(fǎng)生物神经(jīng)网络（动物的(de)中枢(shū)神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学(xué)模型或计算模型。

　　神经网络由大量(liàng)的人工神经元联结进行(xíng)计算。大多数情况下人工神经网络能在(zài)外界信息的基础上(shàng)改变(biàn)内部结构，具备学习(xí)功能。

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　　据财(cái)联(lián)社不完全(quán)整理，近期在(zài)互(hù)动易平台回复人工神经元(yuán)相关业务的上市公(gōng)司(sī)包括中科曙光、科(kē)大讯飞(fēi)、金自天正、大富科技、深(shēn)水(shuǐ)海纳等，具体(tǐ)情(qíng)况如(rú)下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞(fēi)的讯飞超脑通过(guò)大数(shù)据、云计算和移动互联网，并将(jiāng)算法直接和(hé)应用结(jié)合(hé)，在应用中不断(duàn)迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑的深入解剖学(xué)，使(shǐ)人工神经网络像人的(de)大脑神(shén)经(jīng)元更加接近，从而使用类似的(de)人工神经(jīng)元方式(shì)感(gǎn)知认知智能问题。

　　中(zhōng)科曙光(guāng)建设“全国一(yī)体化算力(lì)服务平(píng)台(tái)”，通过(guò)统一的(de)算力服(fú)务门户，实现(xiàn)全国范围内智(zhì)能算力、通用算力资源的融(róng)合调度及弹(dàn)性供给，满足各类用户(hù)对算力的多样(yàng)化、可靠(kào)性和便捷性的需求。在类脑智(zhì)能领域，携手(shǒu)复旦大学类脑智能科学(xué)与技术研究院，依托公(gōng)司全国一体(tǐ)化(huà)算力服务平(píng)台，支撑(chēng)全脑860亿神经(jīng)元规模(mó)的全脑模拟计算。

　　不(bù)过(guò)，值得(dé)注(zhù)意的是，有分析人士表示，关(guān)于人类大脑和神经细(xì)胞，还有很多不了解(jiě)的(de)地方(fāng)。事实上，不(bù)知道(dào)神经细胞是如何(hé)利用这15种特征中的许多特(tè)征。

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