据媒(méi)体报道，来自(zì)英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美国得克萨(sà)斯大(dà)学的一个科研团队宣(xuān)布了一项重要成(chéng)就(jiù)：他们(men)通过堆(duī)叠二维（2D）材料(liào)，开(kāi)发出一种厚度仅(jǐn)几个原子(zi)大(dà)小(xiǎo)的(de)人工神经元(yuán)，其(qí)能够处理光和电(diàn)信(xìn)号进行计算，有望用(yòng)于下(xià)一代人(rén)工智能计算(suàn)，也有助科学(xué)家(jiā)更好地(dì)模手指的速度越快声音越大，撞得越快叫的声音越拟(nǐ)和理解人脑(nǎo)。相关(guān)研究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业(yè)内人士分析(xī)指出，人工(gōng)智能应用的发展呈(chéng)指数(shù)级(jí)增长，对(duì)计(jì)算能力也(yě)提出(chū)了越来越高的要求(qiú)，只有开发出革命(mìng)性硬件，才能适应未(wèi)来算力爆(bào)炸时代的要求。而(ér)此次科研人员用了3种2D材料制备出了薄如(rú)原(yuán)子的人工神经元，它能学习和处理(lǐ)更加复杂的任务(wù)。

　　公开(kāi)资料(liào)显(xiǎn)示，AI通(tōng)过数据(jù)学习(xí)一(yī)层层的神经网络(luò)，机(jī)器自主分(fēn)辨(biàn)参(cān)数，不(bù)断地将参数归类、计算，形成机器自我的学习。神经网(wǎng)络在机器学习和认知科(kē)学(xué)领域，是一(yī)种模(mó)仿(fǎng)生物神经网络(luò)（动(dòng)物的(de)中枢神经系统，特别是大脑(nǎo)）的结构和功能的数学模型(xíng)或(huò)计算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工神(shén)经(jīng)元联结进行计算。大多数情(qíng)况(kuàng)下人工神经网络能在外界信息的(de)基础上改(gǎi)变内部结(jié)构，具备学(xué)习功能。

　　据(jù)财联社不完全整(zhěng)理，近期在互动易平台回复人工神经(jīng)元(yuán)相关(guān)业务(wù)的上市(shì)公司(sī)包括(kuò)中科曙光、科大讯飞、金自天正(zhèng)、大富科(kē)技、深水海(hǎi)手指的速度越快声音越大，撞得越快叫的声音越trong>纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科大(dà)讯飞的讯飞超(chāo)脑通过大数据、云计算和移动互联网，并将算法直接和应用结合(hé)，在应(yīng)用中不断迭代循环(huán)优化。讯(xùn)飞超(chāo)脑采用了(le)对大脑的深入(rù)解剖学(xué)，使人工神经网络像人的大脑(nǎo)神经元更加(jiā)接近，从(cóng)而使(shǐ)用类似的(de)人工神(shén)经元(yuán)方(fāng)式感知认知智能问题(tí)。

　　中科曙光(guāng)建(jiàn)设“全国一体化(huà)算力(lì)服务平台(tái)”，通(tōng)过统(tǒng)一(yī)的算力服务门(mén)户，实(shí)现全国(guó)范围内(nèi)智能算力、通(tōng)用算力资(zī)源的(de)融合调(diào)度及弹性供(gōng)给(gěi)，满足(zú)各类用户对算力的多样化、可靠性和便(biàn)捷性的需求。在类脑智能(néng)领(lǐng)域，携手复旦大(dà)学类脑(nǎo)智(zhì)能(néng)科学与(yǔ)技术(shù)研究院，依托(tuō)公司全(quán)国一体化(huà)算力服务平台，支撑全脑860亿神经元规模的(de)全脑模拟计(jì)算(suàn)。

　　不过，值得注(zhù)意的是，有分析人士表示，关于(yú)人类大(dà)脑和神经细胞，还有很多不(bù)了解(jiě)的地方。事实上，不知道神经(jīng)细胞是(shì)如何利用这15种特征中的许(xǔ)多(duō)特(tè)征。

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