据媒体报道，来自英(yīng)国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得克萨(sà)斯(sī)大学的一个科研团队宣(xuān)布了一(yī)项(xiàng)重要成就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅(jǐn)几个原子大小的(de)人工神经元(yuán)，其能够处(chù)理光和电信号进行计算，有望用于下一代人工(gōng)智(zhì)能计算，也(yě)有助科学家更(gèng)好地模拟和(hé)理解人脑。相关研究成果刊(kān)载于最新一(yī)期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分(fēn)析指出，人工智能(néng)应用的发展呈指(zhǐ)数级增长，对计算(suàn)能(néng)力也提出(chū)了越来越高的要求，只(zhǐ)有开发出(chū)革命性硬(yìng)件，才能适(shì)应未(wèi)来算力爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科(kē)研人员用了3种2D材(cái)料制备出了薄如(rú)原子的人工神经元，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公(gōng)开(kāi)资料(liào)显示，AI通过数(shù)据学习一层层的神经网络，机器自(zì)主(zhǔ)分辨参数，不断(duàn)地将参数归类、计算(suàn原生家庭是指离异吗，为什么说原生家庭可怕)，形成机器自(zì)我的学习。神经网络在机(jī)器学习(xí)和认知科学领域，是一种(zhǒng)模(mó)仿生物神经网(wǎng)络（动物的中枢(shū)神(shén)经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型(xíng)或计算(suàn)模型。

　　神经网(wǎng)络(luò)由大量(liàng)的人工神经元联结进行(xíng)计(jì)算。大多数(shù)情况下人工神经网(wǎng)络能在(zài)外界信息的基础上改变内部结构(gòu)，具备学习(xí)功(gōng)能。

　　具体来看，科(kē)大讯飞(fēi)的讯飞(fēi)超(chāo)脑通过(guò)大(dà)数据、云计算和移动互联网，并(bìng)将算法直接和应用(yòng)结合，在应用中不断迭代循环优化。讯飞(fēi)超脑采用了(le)对(duì)大脑的深入(rù)解剖学，使人工神经网络像人的大脑神经元更加接近，从而(ér)使(shǐ)用类(lèi)似(shì)的人工神(shén)经元(yuán)方式感知认知智能问题。

　　中(zhōng)科曙(shǔ)光建设“全国一体化算力(lì)服务(wù)平台(tái)”，通(tōng)过统一的算力服务门户(hù)，实现全国范围内智能算(suàn)力、通用算力(lì)资源的融合(hé)调度及弹性供给(gěi)，满(mǎn)足各(gè)类用户(hù)对算力(lì)的多样化、可靠性和便捷性(xìng)的需求。在类脑智能(néng)领域，携手复旦大(dà)学类脑智(zhì)能科学与技术研(yán)究院，依(yī)托公司全国(guó)一体化算(suàn)力服务平台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模(mó)拟(nǐ)计算(suàn)。

　　不(bù)过，值得注意的(de)是，有(yǒu)分析(xī)人(rén)士表示，关(guān)于人类大脑和神经细胞(bāo)，还有很多不了(le)解的(de)地方(fāng)。事(shì)实上(shàng)，不知道神经(jīng)细胞是(shì)如何利用这(zhè)15种特征中的许(xǔ)多(duō)特征(zhēng)。

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