据媒体报(bào)道(dào)，来自英(yīng)国牛津大学(xué)、IBM欧洲研究所和(hé)美国得克(kè)萨斯(sī)大学的(de)一个科研团队宣布(bù)了一项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开(kāi)发出一种厚度仅(jǐn)几个原子大(dà)小的人(rén)工神(shén)经元，其(qí)能够处(chù)理(lǐ)光和(hé)电信号进(jìn)行计(jì)算(suàn)，有望用于下(xià)一代人(rén)工智能计算(suàn)，也有助科学家(jiā)更好地模拟和理(lǐ)解人脑。相关研究成果刊载(zài)于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人(rén)士分(fēn)析指(zhǐ)出，人工智能应(yīng)用的发(fā)展呈指数级增长，对计算能力(lì)也提出了越(yuè)来越高的要(yào)求，只有开发出革(gé)命性硬(yìng)件，才能(néng)适应未来(lái)算力爆炸时代的(de)要求。而此次科研人员用了3种2D材料制备出了薄如原子(zi)的人工(gōng)神经(jīng)元，它(tā)能学习和处理更加复杂(zá)的任务。

　　公开(kāi)资料显示(shì)，AI通过数据学习一层层的神经网络，机(jī)器自主分辨参数，不断地将参数(shù)归(guī)类、计算，形成机器自(zì)我(wǒ)的学习。神(shén)经(jīng)网络在机器学(xué)习和(hé)认(rèn)知科学领域，是一种模仿生(shēng)物神经网络（动物的(de)中枢神经系统，特别是大脑）的(de)结(jié)构(gòu)和功(gōng)能的数学模型或计算模型(xíng)。

　　神经网络由(yóu)大(dà)量的人工(gōng)神经元联结进行计算。大多数情况下人工神(shén)经网络能在(zài)外界信(xìn)息的基础上改变内(nèi)部结构，具备学习功(gōng)能。

　　据(jù)财(cái)联社不完(wán)全整理，近期在互动易平台回复人工神经元(yuán)相(xiāng)关(guān)业(yè)务的(de)上(shàng)市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金自天(tiān)正、大富科技(jì)、深水(shuǐ)海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体(tǐ)来(lái)看，科大讯飞的讯飞超(chāo)脑通过大数(shù)据、云计算和移动互联网，并将算(suàn)法直接和应用结合，在应用中不断(duàn)迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑(nǎo)采用了对大脑(nǎo)的深入解剖学(xué)，使人工神经网络像(xiàng)人的大脑神(shén)经元更加接(jiē)近，从(cóng)而(ér)使(shǐ)用类似的(de)人(rén)工神经元方式感知认(rèn)知智能问(wèn)题。

　　中科曙光建设“全国一(yī)体化(huà)算(suàn)力服务(wù)平(píng)台”，通过统一的算力服务门户，实现全(quán)国范围内(nèi)智能(néng)算力、通用(yòng)算(suàn)力资源的(de)融(róng)合调(diào)度(dù)及弹性供给，满足(zú)各(gè)类用(yòng)户(hù)对算力(lì)的多(duō)样化(huà)、可靠性和便捷(jié)性的需求。在类脑智能领域，携手复(fù)旦(dàn)大学类脑智能科(kē)学与技术研究院，依托公(gōng)司(sī)全国一体化算(suàn)力服务平台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑(nǎo)模(mó)拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意的是，有分析人士(shì)表示(shì)，关于人类大脑(nǎo)和神经细胞，还有(yǒu)很多不(bù)了解的地方。事实上，不知道神经细胞是如(rú)何利用这15种(zhǒng)特征中的许多特征瘦的女孩子是不是容易满足，为什么瘦人的紧呢。

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