据(jù)媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所(suǒ)和(hé)美国得克萨(sà)斯大(dà)学(xué)的一个科研团队宣布了一项(xiàng)重要成就：他们(men)通过堆(duī)叠(dié)二维（2D）材料，开发出一种厚度(dù)仅几个原子大小的人工神(shén)经元，其能够处理光和电信(xìn)号进行计算，有(yǒu)望用于下一代人工(gōng)智能计算，也有助科学家更好地模拟和理解人(rén)脑(nǎo)。相关(guān)研究成(chéng)果刊载于最新一期《自然·纳米(mǐ)技(jì)术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人工智能应用(y冯石原型人物是谁 冯石陆光达原型òng)的发展呈指(zhǐ)数级(jí)增长，对计算(suàn)能力也提出了越来(lái)越(yuè)高的要求(qiú)，只(zhǐ)有(yǒu)开(kāi)发(fā)出革(gé)命性硬件，才能适应(yīng)未(wèi)来算力(lì)爆炸(zhà)时(shí)代的(de)要求。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材料(liào)制备出了薄如(rú)原(yuán)子的人工(gōng)神经元，它(tā)能学习和(hé)处(chù)理更加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数据学习一层层的神经网络，机器自主分辨参数，不断(duàn)地将参数归类、计算，形(xíng)成机器自(zì)我(wǒ)的学(xué)习(xí)。神经网络在机器学习和认(rèn)知科学领域(yù)，是一种模仿生(shēng)物(wù)神经(jīng)网(wǎng)络（动物的中枢神(shén)经系统，特别是大脑）的结构和功能(néng)的数(shù)学模型(xíng)或计算模型。

　　神经(jīng)网(wǎng)络由大(dà)量(liàng)的人工(gōng)神经元联结(jié)进行计算。大多数情(qíng)况下人工神经(jīng)网络能(néng)在(zài)外(wài)界信(xìn)息(xī)的基(jī)础上(shàng)改变内部结构，具备学习(xí)功能。

　　据财联(lián)社(shè)不完全(quán)整(zhěng)理(lǐ)，近期(qī)在互(hù)动易平(píng)台回复人(rén)工神经元(yuán)相(xiāng)关业务的(de)上市公司包括中科曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正、大(dà)富科技、深水海纳(nà)等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看(kàn)，科大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通(tōng)过大数据、云计算和移(yí)动互联网，并将算法直接和应(yīng)用(yòng)结合，在应(yīng)用中不(bù)断迭代循环优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑的深入解剖(pōu)学，使人工(gōng)神经网络像(xiàng)人的大脑神经元更加(jiā)接(jiē)近(jìn)，从(cóng)而使(shǐ)用类(lèi)似的人工神经元方(fāng)式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全(quán)国(guó冯石原型人物是谁 冯石陆光达原型)一体(tǐ)化算(suàn)力服务平(píng)台”，通过统(tǒng)一的算力服(fú)务(wù)门户，实现全(quán)国范围内(nèi)智能(néng)算力(lì)、通(tōng)用算力资(zī)源的融合调度及弹性供给，满足(zú)各类用户对算(suàn)力的多样化、可靠性和便捷性(xìng)的需求。在类(lèi)脑智能领域(yù)，携手(shǒu)复旦大学类脑智能科学与技术研(yán)究(jiū)院，依托公(gōng)司(sī)全国一(yī)体化算力服务(wù)平台(tái)，支撑全(quán)脑860亿神经元规(guī)模的全脑(nǎo)模拟计(jì)算。

　　不(bù)过(guò)，值得注(zhù)意的(de)是，有分析人士表示(shì)，关于人类(lèi)大脑(nǎo)和神(shén)经(jīng)细胞，还有很多不了解的地方。事(shì)实(shí)上，不知道(dào)神经(jīng)细胞(bāo)是(shì)如何(hé)利用(yòng)这15种特征(zhēng)中的许多特(tè)征。

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