据媒体报道，来(lái)自英(yīng)国牛(niú)津大学、IBM欧洲(zhōu)研究(jiū)所和(hé)美国得克萨斯大学的一个(gè)科研团队宣布(bù)了一(yī)项重(zhòng)要成就：他(tā)们(men)通过(guò)堆叠(dié)二(èr)维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原子大小的人(rén)工神经元，其能够处理光和(hé)电信号进行计算，有(yǒu)望(wàng)用(yòng)于下一代人工智(zhì)能计(jì)算(suàn)，也有助(zhù)科学家更好(hǎo)地模(mó)拟和理(lǐ)解人脑。相关(guān)研(yán)究成果(guǒ)刊(kān)载于最新一期《自(zì)然·纳米(mǐ)技术》杂志(zhì)。

　　业内(nèi)人士分析指出，人工智能应用(yòng)的发展呈(chéng)指数级(jí)增(zēng)长，对(duì)计算能力(lì)也提出(chū)了越来(lái)越高的要求(qiú)，只有开发(fā)出革命性(xìng)硬件(jiàn)，才能(néng)适应未来算力(lì)爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科研(yán)人员用了3种2D材料制备出了薄如原子的人(rén)工神经元(yuán)，它能学习和(hé)处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层层的神经网络，机(jī)器自主分辨参(cān)数，不断地将(jiāng)参(cān)数归类、计算，形成机(jī)器(qì)自我(wǒ)的学(xué)习(xí)。神(shén)经(jīng)网(wǎng)络在机(jī)器学(xué)习和认知科学领域，是(shì)一(yī)种(zhǒng)模仿生物(wù)神经网络（动物的中枢神经系统，特(tè)别是大脑）的结构(gòu)和功能的数学(xué)模型(xíng)或计算(suàn)模型。

　　神经网络由大量的人工(gōng)神经元联结(jié)进行计算。大多数情况下(xià)人工神经(jīng)网络(luò)能在外界信息的基础上(shàng)改(gǎi)变内部结构(gòu)，具备学习功能(né殖民地和半殖民地区别通俗易懂，中国7个殖民地ng)。

　　据财(cái)联社不完全整理，近期在互(hù)动易平台回复人(rén)工神(shén)经元相关业(yè)务的上市公司包括中(zhōng)科(kē)曙光、科大讯飞、金自(zì)天(tiān)正、大富科技、深水(shuǐ)海纳等(děng)，具体情况如下：

　　具体来看，科大(dà)讯飞的讯(xùn)飞超脑通过大(dà)数据、云计算和移动(dòng)互(hù)联网，并将算法(fǎ)直接和应用结合，在(zài)应用中不断(duàn)迭代循(xún)环优化。讯殖民地和半殖民地区别通俗易懂，中国7个殖民地飞(fēi)超脑采用了对大脑(nǎo)的深入解剖学(xué)，使人(rén)工神经网络像人的大脑神经元更加接近，从而使用类似的(de)人工(gōng)神经元方(fāng)式感知认(rèn)知智能问(wèn)题(tí)。

　　中科(kē)曙(shǔ)光建设“全国一体化算力服务平(píng)台”，通过统一的算力服务(wù)门户，实(shí)现(xiàn)全国范围(wéi)内(nèi)智能算力、通(tōng)用算力(lì)资源的融合调度(dù)及弹性供给，满足各类用户对算力的多样化、可靠(kào)性和便捷性的需(xū)求。在类脑(nǎo)智能领域(yù)，携手复旦大(dà)学类脑智能科(kē)学与技术研究院，依托公司全国一(yī)体化算力服(fú)务(wù)平台，支撑(chēng)全脑(nǎo)860亿神经元规(guī)模的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不(bù)过，值得注意的是，有分(fēn)析人士(shì)表示(shì)，关于(yú)人类大脑(nǎo)和神经(jīng)细胞，还有(yǒu)很多(duō)不了解的(de)地方(fāng)。事实上，不知道神经细胞是如何(hé)利用这(zhè)15种特征中的许(xǔ)多(duō)特征。

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