据媒(méi)体报(bào)道(dào)，来自(zì)英(yīng)国(guó)牛(niú)津(jīn)大学、IBM欧洲研究所和(hé)美国得(dé)克萨斯(sī)大(dà)学的(de)一个科研团队宣布(bù)了一(yī)项(xiàng)重要成(chéng)就：他们通过堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一(yī)种厚度(dù)仅几一缕青丝是什么意思有什么讲究，一缕青丝下一句是什么(jǐ)个原子大小的人工神经(jīng)元，其能够处理(lǐ)光和电(diàn)信号进行计算，有望用于下一代人工(gōng)智能(néng)计(jì)算(suàn)，也有助科学(xué)家更(gèng)好地模(mó)拟和(hé)理(lǐ)解(jiě)人脑。相关(guān)研究成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内人士分析指出，人(rén)工智能应用的发展呈(chéng)指数级增长，对计算能力(lì)也提出了越来越(yuè)高的(de)要求，只有开(kāi)发(fā)出(chū)革命性硬件，才能适(shì)应未来算力(lì)爆(bào)炸时(shí)代(dài)的(de)要求。而此(cǐ)次科研人员(yuán)用了3种2D材料(liào)制备出了薄如原子的人工神经(jīng)元，它(tā)能学习和(hé)处理(lǐ)更加复杂的(de)任务。

　　公(gōng)开(kāi)资(zī)料显(xiǎn)示，AI通过数据(jù)学习一(yī)层层的神经(jīng)网络，机器自主分辨参(cān)数，不断(duàn)地将参数归类、计算，形成机(jī)器自(zì)我的学习。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一(yī)种模仿(fǎng)生物神经网络(luò)（动物的中(zhōng)枢神经系统，特别(bié)是大脑）的结(jié)构和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的人工神(shén)经元联结进行计算。大多数情况(kuàng)下人工神经(jīng)网(wǎng)络能在(zài)外界(jiè)信息的基础上改变内(nèi)部(bù)结构，具备(bèi)学习功能。

　　具(jù)体来看，科大讯(xùn)飞的讯飞超(chāo)脑通过大数据、云计算和移(yí)动互联网(wǎng)，并(bìng)将算(suàn)法直接和应用结合，在应用(yòng)中不断迭(dié)代(dài)循(xún)环优(yōu)化。讯飞超(chāo)脑采用了对(duì)大脑(nǎo)的深入解剖学，使人工神(shén)经网(wǎng)络(luò)像(xiàng)人(rén)的(de)大脑神经元更加(jiā)接近，从而使用类似的人(rén)工神经元方式感知认(rèn)知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力服(fú)务(wù)平台”，通过统一(yī)的(de)算力服(fú)务(wù)门户，实现全(quán)国范围内智能算(suàn)力、通用算力资源的融合调度及弹(dàn)性供给，满足各类用户对(duì)算力(lì)的多样化、可靠性和便(biàn)捷性的需求。在类脑智能(néng)领域，携手复旦大学(xué)类(lèi)脑智能科学(xué)与技术(shù)研究院，依(yī)托公(gōng)司(sī)全(quán)国一体化算(suàn)力服务平台，支撑全脑860亿神经元规(guī)模的全脑模(mó)拟计算。

　　不过(guò)，值得注(zhù)意的(de)是，有分(fēn)析(xī)人(rén)士表示，关于(yú)人类大脑和神经细胞，还有(yǒu)很多(duō)不了解的(de)地方。事(shì)实上，不知道神经(jīng)细胞是如何利用这15种特征中的许多特征。

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