据媒体报道，来自英国牛津(jīn)大(dà)学(xué)、IBM欧(ōu)洲研究所和(hé)美国得克萨斯大学的(de)一个科(kē)研团队宣布(bù)了(le)一项重(zhòng)要成就：他(tā)们通过堆叠二维(wéi)（2D）材(cái)料，开发出一种厚度仅几个原子大小的人工神经元，其能够处理光和电信号进行计算，有望用于(yú)下一代人工智能计(jì)算，也(yě)有助科学家更好地模拟和理解(jiě)人脑。相(xiāng)关研究成果刊(kān)载(zài)于最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业内(nèi)人士分(fēn)析指出，人工智能应(yīng)用的发展(zhǎn)呈指数级增长，对计算(suàn)能(néng)力也提出(chū)了越(yuè)来越高的要求，只有(yǒu)开发出(chū)革命性硬件，才能适(shì)应(yīng)未(wèi)来算(suàn)力爆(bào)炸(zhà)时代(dài)的要求。而(ér)此次(cì)科研(yán)人员(yuán)用(yòng)了3种(zhǒng)2D材料(liào)制(zhì)备(bèi)出了薄如原(yuán)子的人工(gōng)神经元，它能学习和处理更加复杂的任(rèn)务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过(guò)数据学(xué)习一层(cén5公里是多少米 5公里是多少步g)层(céng)的神经网络，机器(qì)自主(zhǔ)分辨参(cān)数，不(bù)断(duàn)地将(jiāng)参数归类、计算，形成机器自我的(de)学习。神经网络在机器(qì)学习和认知科学领域(yù)，是一种(zhǒng)模(mó)仿生物神经网络(luò)（动物的中枢神经系统，特别是大(dà)脑）的(de)结构(gòu)和功能(néng)的(de)数学模型或计(jì)算(suàn)模型(xíng)。

　　神经网络由大量的人工神(shén)经元(yuán)联(lián)结(jié)进(jìn)行计算。大多数情(qíng)况(kuàng)下人工神经网络能在外界信息的基(jī)础上改(gǎi)变内部结构(gòu)，具(jù)备(bèi)学(xué)习功(gōng)能。

　　据财联(lián)社不(bù)完全整理(lǐ)，近(jìn)期(qī)在互动易平(píng)台(tái)回复人(rén)工神经元相关(guān)业务的上市公司包括中科曙(shǔ)光、科大讯飞(fēi)、金自天正(zhèng)、大富科(kē)技、深(shēn)水(shuǐ)海纳(nà)等，具(jù)体情(qíng)况如下：

　　具体(tǐ)来(lái)看(kàn)，科(kē)大(dà)讯飞的讯飞超脑通过大数(shù)据、云计算和移动互联(lián)网(wǎng)，并将算(suàn)法直接和(hé)应(yīng)用结合，在应用(yòng)中(zhōng)不断迭(dié)代循环优化。讯(xùn)飞超脑采用了对大(dà)脑的深入解剖学，使人工神经网络像人的大脑神(shén)经元更加接(jiē)近，从而使用类似(shì)的人工神(shén)经元方式感(gǎn)知(zhī)认知智(zhì)能问题。

　　中科曙(shǔ)光建设(shè)“全(quán)国一(yī)体化算力服务平台”，通过(guò)统一(yī)的算力服(fú)务门户，实现全国范(fàn)围内智(zhì)能算力、通(tōng)用(yòng)算力(lì)资源的融(róng)合调度(dù)及弹性(xìng)供给，满足各类(lèi)用户对算力(lì)的多样化、可靠性和(hé)便捷(jié)性的需求。在(zài)类脑智(zhì)能领域，携(xié)手复旦大(dà)学类脑智能科学与(yǔ)技(jì)术研究院(yuàn)，依托公司(sī)全国一(yī)体化(huà)算力服务(wù)平(píng)台，支撑全脑(nǎo)860亿(yì)神(shén)经元规模的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意的(de)是，有分析人士表示，关于(yú)人类大(dà)脑和神经(jīng)细胞(bāo)，还有很多不(bù)了解的地(dì)方。事实上，不知道神经细胞是如何利用这15种(zhǒng)特征(zhēng)中(zhōng)的许多特(tè)征。

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