据(jù)媒体报道，来(lái)自英国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研究(jiū)所和美国得克萨斯(sī)大学的一(yī)个科(kē)研(yán)团队宣布了一项(xiàng)重(zhòng)要成就：他(tā)们通过堆叠二(èr)维（2D）材(cái)料，开发(fā)出一种厚(hòu)度仅几个原子大小的人工神经元(yuán)，其能(néng)够处(chù)理光和电信号进行计算，有(yǒu)望用于下一(yī)代人工智(zhì)能计算(suàn)，也有(yǒu)助(zhù)科学家更好地模(mó)拟和理解人脑。相关研究成果刊载于(yú)最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人(rén)士(shì)分(fēn)析指出(chū)，人工智能应用(yòng)的发展呈指数级叮铃铃和叮呤呤，《叮铃铃》ong>增长(zhǎng)，对计(jì)算能力(lì)也(yě)提出了越来越高的(de)要求，只(zhǐ)有开发出革命性硬件，才能(néng)适(shì)应未来算(suàn)力爆炸时代(dài)的要求(qiú)。而此次科研人员用了3种2D材料制备出了薄(báo)如原(yuán)子的人工神经元，它能学习和处理更(gèng)加(jiā)复(fù)杂的(de)任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据学习一层层的神经网络(luò)，机(jī)器自主(zhǔ)分辨参数，不断地将参数归(guī)类(lèi)、计算，形(xíng)成机器自(zì)我的学习。神(shén)经网络在机器学习和认(rèn)知科(kē)学领域，是(shì)一种模仿(fǎng)生物神(shén)经网络(luò)（动物的中枢神经(jīng)系(xì)统，特别是大脑(nǎo)）的结构和功能的数学模型(xíng)或计算模(mó)型。

　　神经网络由(yóu)大(dà)量的人工神(shén)经元联结进(jìn)行计算。大多数情况下人工神经网络(luò)能(néng)在外界信息的基础上改变内部结构，具(jù)备学习功(gōng)能(néng)。

　　据(jù)财联社不完全整理，近期在互动易平台回(huí)复人工神经(jīng)元(yuán)相(xiāng)关业务的上(shàng)市公司包括中科曙光、科大讯(xùn)飞(fēi)、金(jīn)自天(tiān)正、大(dà)富科技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来(lái)看，科大(dà)讯(xùn)飞的讯飞超脑通过大数据(jù)、云计算和移(yí)动(dòng)互联网(wǎng)，并(bìng)将(jiāng)算(suàn)法直接和应用结合(hé)，在(zài)应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑的深入解剖学，使(shǐ)人工神(shén)经网络像人的大脑神经元更加接近(jìn)，从而使用(yòng)类似的人(rén)工神经元方式感知认(rèn)知智(zhì)能问题。

　　中科(kē)曙光建设“全国一体(tǐ)化(huà)算(suàn)力服务(wù)平台”，通过统一的算力服(fú)务(wù)门户，实现全国(guó)范(fàn)围内智能算力、通用算力资源的融合调度及(jí)弹(dàn)性供给，满(mǎn)足(zú)各类用户(hù)对(duì)算力的多样化、可(kě)靠性和便捷性的需求。在类脑智(zhì)能领域，携手复旦大学类脑智能(néng)科学(xué)与技(jì)术研究院，依托公(gōng)司全国一体化(huà)算(suàn)力服务(wù)平(píng)台，支(zhī)撑(chēng)全脑860亿神经元规(guī)模的全脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意(yì)的是，有分析人士表示，关于人类大脑和神经细(xì)胞，还有很多不了解(jiě)的地(dì)方。事(shì)实上(shàng)，不知(zhī)道神(shén)经细(xì)胞是如何利用这15种(zhǒng)特征中的许多特征。

未经允许不得转载：泉州电动车网 福建骑行网 叮铃铃和叮呤呤，《叮铃铃》