据媒体报道，来(lái)自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和(hé)美国得(dé)克萨(sà)斯(sī)大学的一个科(kē)研团队宣(xuān)布了一项重要成就：他们(men)通(tōng)过堆叠二维（2D）材料(liào)，开发出一种(zhǒng)厚度仅(jǐn)几(jǐ)个(gè)原子大小的人(rén)工神经元，其能够处理光和电信号(hào)进行(xíng)计(jì)算，有望用于下一代(dài)人工(gōng)智能计算，也有助科(kē)学家(jiā)更好地模拟(nǐ)和理解(jiě)人脑。相关研究成果刊载于最(zuì)新一(yī)期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内人士分(fēn)析(xī)指出，人工智能应用的发(fā)展(zhǎn)呈指数(shù)级增长，对计算能力(lì)也(yě)提出了(le)越来越高的(de)要求，只有开发(fā)出革命(mìng)性硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要(yào)求。而(ér)此次科(kē)研(yán)人员用(yòng)了3种2D材料制备出了薄如(rú)原子的人(rén)工神(shén)经元，它(tā)能(néng)学习和(hé)处(chù)理更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数据(jù)学习一层(céng)层(céng)的(de)神(shén)经(jīng)网(wǎng)络，机器自主(zhǔ)分辨参数，不(bù)断地将参数归类、计算，形成机器自我的学习。神经网络在机器学习和认知科学(xué)领(lǐng)域，是一种(zhǒng)模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特(tè)别(bié)是大脑）的(de)结构和功(gōng)能(néng)的数学模型或(huò)计算(suàn)模(mó)型。

　　神经网络由大量的人工神经元联结进行计(jì)算。大多(duō)数情况下(xià)人工神(shén)经网(wǎng)络能在外界(jiè)信息的基础上改变(biàn)内(nèi)部结构，具备学习功能。

　　具(jù)体来(lái)看(kàn)，科大讯飞的讯飞超(chāo)脑通过大数据、云计算和移动互联网，并(bìng)将算(suàn)法直(zhí)接和应用(yòng)结(jié)合，在应用(yòng)中不断迭代循(xún)环(huán)优(yōu)化。讯飞超脑采用了对大脑(nǎo)的深入解剖学，使人工(gōng)神(shén)经网络像人的(de)大脑(nǎo)神经(jīng)元(yuán)更加接近，从而使用(yòng)类似的人工神经(jīng)元方(fāng)式感(gǎn)知认(rèn)知智能问题。

　　中(zhōng)科曙光建设“全(quán)国一体化算(suàn)力服务平(píng)台”，通过(guò)统一(yī)的算(suàn)力服务门(mén)户，实现全国范围内智能(néng)算力、通用算力(lì)资(zī)源的融合调(diào)度及弹性供给，满足(zú)各(gè)类用户对算力的多样(yàng)化、可(kě)靠性和(hé)便捷性(xìng)的需求。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑智能科(kē)学与技(jì)术研究院，依托公(gōng)司全(quán)国一(yī)体化算(suàn)力服务平台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的(de)是(shì)，有分析人士表示(shì)，关于(yú)人类大脑和神经细胞，还有(yǒu)很多不(bù)了解的(de)地方(fāng)。事实上，不知道神经细胞是如何利用这15种(zhǒng)特(tè)征中的许多(duō)特征。

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