据(jù)媒(méi)体(tǐ)报(bào)道，来(lái)自(zì)英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美国得(dé)克萨(sà)斯大学的一个科研(yán)团队宣(xuān)布了(le)一(yī)项重(zhòng)要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一(yī)种厚度仅几个原(yuán)子(zi)大(dà)小的(de)人工神经元，其能(néng)够处理光和电信(x音域划分从低到高，人声音域划分ìn)号进行计算，有望用(yòng)于下(xià)一代(dài)人(rén)工(gōng)智能计算，也有助科学家更好地(dì)模拟和理解(jiě)人脑。相关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业(yè)内人士(shì)分析指(zhǐ)出，人工智能应(yīng)用(yòng)的发(fā)展呈指数(shù)级增(zēng)长，对计算(suàn)能力也(yě)提出(chū)了越来越高的要求，只(zhǐ)有(yǒu)开发(fā)出革命(mìng)性硬件，才能适(shì)应(yīng)未来(lái)算力爆(bào)炸时代的要求(qiú)。而(ér)此次(cì)科研人员用了3种2D材料制备出了薄如原子(zi)的人(rén)工神经(jīng)元，它能(néng)学习和处理更加复(fù)杂的任务(wù)。

　　公开资料显示，AI通过(guò)数据学(xué)习一层层的神经(jīng)网络，机器(qì)自主(zhǔ)分(fēn)辨参(cān)数，不断地(dì)将(jiāng)参(cān)数归类、计算，形成机器(qì)自我(wǒ)的学习。神经网络在机器学习(xí)和认知(zhī)科学领(lǐng)域(yù)，是(shì)一种模(mó)仿生物神经(jīng)网(wǎng)络（动物的中枢神经系(xì)统，特(tè)别(bié)是(shì)大脑）的结构和功能的数学模型或计算(suàn)模(mó)型。

　　神经网络由大量的人工神经(jīng)元联结进行计(jì)算。大多数情况下(xià)人工神经网络能(néng)在外界信(xìn)息(xī)的基础上改变内部结构，具(jù)备(bèi)学习功能。

　　据财联(lián)社不完全整理，近期在互动易平台回(huí)复人(rén)工(gōng)神(shén)经元相关业务的上(shàng)市公司包括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水(shuǐ)海(hǎi)纳(nà)等，具体情况如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯(xùn)飞超脑通过大数据、云(yún)计算(suàn)和移动互(hù)联网，并将算(suàn)法(fǎ)直(zhí)接和(hé)应用结合，在应用(yòng)音域划分从低到高，人声音域划分中不断迭代循(xún)环优化。讯飞超(chāo)脑采用(yòng)了对大(dà)脑的深入解剖(pōu)学，使人工(gōng)神(shén)经网(wǎng)络像(xiàng)人的(de)大(dà)脑神(shén)经元更加接(jiē)近，从而使用类(lèi)似的人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力服务平台”，通过统(tǒng)一的算力(lì)服务门户，实现全国范(fàn)围内智能算力、通用算力资源的(de)融合(hé)调度及弹性(xìng)供给，满足(zú)各类用户(hù)对(duì)算力的多样化、可靠性和便捷(jié)性的需求。在(zài)类脑智能(néng)领域，携手复旦大学类脑智(zhì)能科学与技术研究院，依托公司全国一体(tǐ)化算力服务平台，支撑(chēng)全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟(nǐ)计(jì)算。

　　不过(guò)，值得注意(yì)的(de)是，有分(fēn)析人士表(biǎo)示(shì)，关于人类大脑和神经细(xì)胞(bāo)，还有很多不了解的地方。事实上，不知道神经细(xì)胞(bāo)是如何(hé)利(lì)用这(zhè)15种特征中(zhōng)的(de)许多(duō)特征。

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