据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学的一个科研团队宣布了(le)一项(xiàng)重要(yào)成就(jiù)：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚(hòu)度(dù)仅几个原(yuán)子大(dà)小的人工神经元，其能够处理光(guāng)和(hé)电信(xìn)号进行计算，有望用(yòng)于下一(yī)代人工智能计(jì)算，也(yě)有助科(kē)学家(jiā)更好地模拟和理解(jiě)人脑。相(xiāng)关研究成果刊(kān)载于最新(xīn)一期《自然·纳米技(jì)术》杂志(zhì)。

　　业内人士分析(xī)指(zhǐ)出，人工智能应用的发展呈指数(shù)级增长，对计算能力也提出了(le)越(yuè)来越高的(de)要求，只有(yǒu)开发(fā)出革命性硬(yìng)件，才能适应未(wèi)来算力爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科研人员用(yòng)了3种2D材(cái)料制(zhì)备出了(le)薄(báo)如原子(zi)的人撒贝宁个人资料简历(rén)工神(shén)经元(yuán)，它能(néng)学习(xí)和(hé)处理更加复杂的任务。

　　公开资(zī)料(liào)显示，AI通过数据学习(xí)一层层(céng)的(de)神(shén)经网络，机器自(zì)主分辨(biàn)参数，不断地将参数归类、计算，形成机(jī)器自我的学习。神经网络在(zài)机器学习和认知科学领域，是一(yī)种模仿生物神经网络(luò)（动物(wù)的中枢神(shén)经系统，特别是(shì)大脑）的结(jié)构和功能的数学模型或(huò)计算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人(rén)工神经元联结进(jìn)行(xíng)计(jì)算。大多数情况下(xià)人工神经(jīng)网络能在外界信息(xī)的基础上(shàng)改变内部(bù)结(jié)构(gòu)，具备学习功能。

　　据财联社(shè)不完全整(zhěng)理，近期(qī)在撒贝宁个人资料简历互(hù)动易平台回复(fù)人工神经(jīng)元相(xiāng)关业务(wù)的(de)上市(shì)公司包括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天(tiān)正(zhèng)、大(dà)富科技、深水(shuǐ)海纳等，具(jù)体情况如下：

　　具体来看，科(kē)大讯飞的(de)讯飞超脑(nǎo)通(tōng)过大数(shù)据、云计(jì)算(suàn)和移动互(hù)联网，并将算法直(zhí)接和应用结合，在应(yīng)用中不(bù)断迭代循环优(yōu)化。讯飞超脑(nǎo)采(cǎi)用了对大(dà)脑的深入解剖学，使人工神(shén)经网络(luò)像(xiàng)人的大脑(nǎo)神经元更加接近，从而使(shǐ)用类(lèi)似的人工(gōng)神经元方(fāng)式感知认知智能问题。

　　中(zhōng)科曙光(guāng)建设“全国一(yī)体(tǐ)化算力服务平台”，通(tōng)过(guò)统一(yī)的算力服(fú)务(wù)门户，实现全国范围内智能算力、通(tōng)用算力资源的融合调度及弹性(xìng)供给，满足各类用户对(duì)算力的多样化、可靠性和便捷性的需求。在类脑智能领域，携手复旦大学(xué)类(lèi)脑智能科学与技术研(yán)究院，依(yī)托公司全(quán)国一体化算力服务平台(tái)，支撑全脑(nǎo)860亿神经(jīng)元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的是，有(yǒu)分析人士表示(shì)，关于(yú)人类(lèi)大(dà)脑和神(shén)经(jīng)细胞，还有很(hěn)多不了解的地方(fāng)。事实上，不知道神经细胞(bāo)是如何利用(yòng)这15种特征中的(de)许多(duō)特征(zhēng)。

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