据媒体报道，来自(zì)英国牛津大(dà)学(xué)、IBM欧洲研究所和美国得(dé)克萨斯大学的一(yī)个科研团队宣布了一(yī)项(xiàng)重要成就：他们通过堆叠二维(wéi)（2D）材料，开发出(chū)一种厚度仅几(jǐ)个原(yuán)子大小(xiǎo)的人工神经元，其(qí)能够处(chù)理光和电信号进行计算(suàn)，有望用于(yú)下一(yī)代人工智能计算，也有(yǒu)助(zhù)科学家更(gèng)好(hǎo)地模(mó)拟和理解(jiě)人脑。相关研究成果刊载于最新一(yī)期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业(yè)内人士分析指出，人工智能(néng)应用的发展呈胡服骑射的故事及启示感悟，胡服骑射的故事告诉我们什么ong>指数级增长，对计算(suàn)能力也提出了越来(lái)越高的要求，只(zhǐ)有开(kāi)发(fā)出(chū)革命性(xìng)硬件，才能(néng)适应(yīng)未来(lái)算力爆炸时代的要求(qiú)。而此次科研(yán)人员用了3种2D材料制备(bèi)出(chū)了薄如原子(zi)的(de)人工神(shén)经元，它能(néng)学习和(hé)处(chù)理(lǐ)更加复杂的(de)任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层(céng)层的(de)神经网络，机器(qì)自主分(fēn)辨参数，不断(duàn)地将参数归类(lèi)、计(jì)算(suàn)，形成(chéng)机器自我的学习。神经(jīng)网络在机器学(xué)习(xí)和(hé)认知科学领域(yù)，是一种模仿生物神经(jīng)网络（动物的中枢神经(jīng)系统，特别是(shì)大脑）的结构和功(gōng)能的数学模(mó)型或计(jì)算模型。

　　神经网络由大量的人工(gōng)神经元联结进(jìn)行计(jì)算(suàn)。大多数情(qíng)况下人(rén)工神经网络能(néng)在外界信息的基础上改变内部结(jié)构(gòu)，具(jù)备学习功能(néng)。

　　据财联(lián)社不完(wán)全整(zhěng)理(lǐ)，近期在(zài)互动易平(píng)台(tái)回复人工神(shén)经(jīng)元相关业务的上市公司包(bāo)括中科曙光、科(kē)大讯(xùn)飞(fēi)、金自天(tiān)正、大富(fù)科技、深水海(hǎi)纳(nà)等，具体情(qíng)况如(rú)下：

　　具体(tǐ)来看，科(kē)大(dà)讯飞的讯飞超脑通过大(dà)数据、云计算和移(yí)动互(hù)联网，并将算法(fǎ)直接(jiē)和应用结合(hé)，在应用中不断迭代(dài)循环优化(huà)。讯飞超脑采用了对大(dà)脑的深入解剖(pōu)学，使人工神经网络像人的(de)大脑神(shén)经(jīng)元更加接(jiē)近，从而使用类似的人(rén)工神经元方式感知认知智能问(wèn胡服骑射的故事及启示感悟，胡服骑射的故事告诉我们什么)题。

　　中科(kē)曙光(guāng)建设“全国一体(tǐ)化算力服(fú)务(wù)平台”，通过统一的算力服务门(mén)户，实(shí)现全国范围(wéi)内(nèi)智能算力、通用算力资源的(de)融合调度及弹性供给，满足各类用户对算(suàn)力的多样化(huà)、可(kě)靠性和便捷性的需求。在类脑智能领域(yù)，携手复(fù)旦大学类脑智(zhì)能科学与技术研究(jiū)院，依托(tuō)公司全国一(yī)体化算力服(fú)务(wù)平台，支(zhī)撑全(quán)脑860亿神经元规模(mó)的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意的(de)是，有(yǒu)分析人士(shì)表示，关于人(rén)类大脑和(hé)神经细胞，还有(yǒu)很(hěn)多不了解(jiě)的地方。事实(shí)上(shàng)，不知道神经(jīng)细胞是(shì)如何利用这15种特征中的许多特(tè)征。

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