据媒体报道(dào)，来自英国牛津(jīn)大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美(měi)国得克萨斯(sī)大学的一个(gè)科研团队宣布了一项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材(cái)料(liào)，开发出(chū)一种(zhǒng)厚度(dù)仅几个原(yuán)子大小(xiǎo)的人(rén)工神经元，其能(néng)够处理光和电信(xìn)号(hào)进行计算，有望用于下一代人工智(zhì)能计算，也有(yǒu)助科学(xué)家更(gèng)好地模拟(nǐ)和理解人脑。相关研(yán)究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人士分析指出，人(rén)工(gōng)智能(néng)应(yīng)用(yòng)的发展呈(chéng)指数(shù)级(jí)增长，对计(jì)算能力(lì)也提出了越来越(yuè)高(gāo)的要求，只(zhǐ)有开发出(chū)革(gé)命性(xìng)硬件，才能适(shì)应未来算(suàn)力(lì)爆炸时代的(de)要求。而此次科研(yán)人员用了3种2D材料(liào)制备出了(le)薄(báo)如(rú)原子的人工神经元(yuán)，它能(néng)学习和处(chù)理更加复杂(zá)的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通(tōng)过数(shù)据(jù)学习一层层的神(shén)经(jīng)网络，机器(qì)自(zì)主分辨参数，不断地将(jiāng)参数归(guī)类(lèi)、计(jì)算，形成机(jī)器自我的学习。神经网络在机器学习和(hé)认(rèn)知科学领域，是一(yī)种(zhǒng)模(mó)仿生物神经网络（动(dòng)物(wù)的(de)中枢神经系(xì)统，特别是大脑）的结构和功(gōng)能(néng)的数(shù)学(xué)模(mó)型或计算模型。

　　神经网络(luò)由大量的人工(gōng)神作出指示和做出指示区别在哪，作出指示还是做出经元联结进(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构(gòu)，具备(bèi)学习功能。

　　据财联社不完全整理，近(jìn)期在互(hù)动(dòng)易平(píng)台(tái)回复人工(gōng)神经元相(xiāng)关业(yè)务的上市公司包(bāo)括中科曙光、科大讯飞、金自(zì)天正(zhèng)、大富(fù)科技、深水(shuǐ)海(hǎi)纳等，具体情(qíng)况如下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的讯(xùn)飞超脑通过大(dà)数据、云(yún)计(jì)算(suàn)和移动互联(lián)网，并将(jiāng)算法直接和(hé)应(yīng)用结合，在(zài)应用中不断迭代循环优化(huà)。讯飞超脑采用了(le)对大脑的深入(rù)解剖学(xué)，使(shǐ)人工(gōng)神经网络(luò)像(xiàng)人的(de)大脑神经(jīng)元(yuán)更加接近(jìn)，从而(ér)使用类似的人工神(shén)经元方(fāng)式感知认知智能问(wèn)题。

　　中科(kē)曙光建设“全国一体化算力服务平(píng)台”，通过统一的算力(lì)服务(wù)门户，实现全国范(fàn)围内智能(néng)算力(lì)、通用算力资(zī)源的(de)融合调度(dù)及弹性供给(gěi)，满(mǎn)足(zú)各类用户对(duì)算力(lì)的多样(yàng)化、可靠(kào)性和便捷性的(de)需求。在类脑智能领域，携(xié)手(shǒu)复旦大(dà)学类脑智能科学(xué)与技术研究院，依托(tuō)公司全(quán)国(guó)一体化算力服务平台(tái)，支撑(chēng)全(quán)脑860亿神经元规模的(de)全脑(nǎo)模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表(biǎo)示，关于人(rén)类大(dà)脑和神经细胞，还(hái)有很多不(bù)了解(jiě)的地方(fāng)。事实(shí)上(shàng)，不知(zhī)道(dào)神经细胞是如(rú)何利用(yòng)这15种特征(zhēng)中(zhōng)的(de)许多特征。作出指示和做出指示区别在哪，作出指示还是做出>

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