据媒体(tǐ)报道，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧洲研究所(suǒ)和美国得(dé)克萨斯大学的(de)一个(gè)科研团队宣布了一项重要成就：他们通过堆(duī)叠二(èr)维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原子大小(xiǎo)的人工神(shén)经元(yuán)，其能够处(chù)理光(g为什么负负得正怎么推理，乘法为什么负负得正uāng)和电信号(hào)进行计(jì)算，有望用(yòng)于下一代人(rén)工智能计(jì)算(suàn)，也有助科(kē)学家更好地模拟和理解(jiě)人(rén)脑。相(xiāng)关(guān)研究成(chéng)果刊载(zài)于最新一(yī)期(qī)《自然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人(rén)士分析(xī)指出(chū)，人工(gōng)智(zhì)能应用的发展呈指(zhǐ)数(shù)级增长(zhǎng)，对计(jì)算能(néng)力也提出(chū)了越来越高的要求，只有开发出革命性硬件，才能适应(yīng)未来算力爆炸时代的要求(qiú)。而(ér)此次科研人员用了(le)3种2D材料制备(bèi)出了(le)薄如原子(zi)的人工神经元，它(tā)能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资(zī)料显示，AI通过数据学(xué)习一层层(céng)的神(shén)经网络，机器自(zì)主分辨(biàn)参数(shù)，不断地将参数归类、计算，形成机器自(zì)我的学习。神经网络在机器学习和认知科(kē)学领域，是一种模仿生(shēng)物(wù)神经网络（动物的中枢神经系统，特别是(shì)大脑）的结构(gòu)和功(gōng)能的数(shù)学模型或(huò)计算模型。

　　神经网络由大量的人工(gōng)神经元联结进行(xíng)计算。大(dà)多数情况下人工神经网络(luò)能在外界信息的基础上(shàng)改变内部(bù)结(jié)构，具备学习功(gōng)能。

　　据财联(lián)社不完全整理，近期(qī)在互动易平台(tái)回(huí)复人工神经元相关(guān)业务的(de)上市公司包括中科曙光(guāng)、科大(dà)讯(xùn)飞(fēi)、金自(zì)天正(zhèng)、大(dà)富(fù)科(kē)技、深水海纳等，具体情况如下：

　为什么负负得正怎么推理，乘法为什么负负得正　具体来看，科大讯飞的讯飞(fēi)超(chāo)脑(nǎo)通过大数据、云(yún)计算和(hé)移动互联(lián)网，并(bìng)将(jiāng)算(suàn)法(fǎ)直接和应用(yòng)结(jié)合，在应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑的深入解剖学，使人(rén)工神经网络像人的大脑神经(jīng)元更加(jiā)接(jiē)近，从而使用类似的人(rén)工(gōng)神经元方式感知认知(zhī)智(zhì)能(néng)问题。

　　中科(kē)曙光(guāng)建设“全国(guó)一(yī)体化算力服(fú)务平台”，通过统(tǒng)一的(de)算力服务门户，实现全国范(fàn)围内智能算(suàn)力、通用算力资(zī)源的融(róng)合调度及弹性(xìng)供给，满足各类(lèi)用户(hù)对(duì)算力的多样化(huà)、可靠性和便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能领(lǐng)域，携手复(fù)旦(dàn)大(dà)学类脑智能科学与技术研究(jiū)院(yuàn)，依托公司(sī)全国一体化算力服(fú)务平台，支撑(chēng)全(quán)脑860亿神经元规模的全脑(nǎo)模拟计算(suàn)。

　　不过(guò)，值得注(zhù)意的是，有分(fēn)析人士表示(shì)，关于人类大脑和神经细胞，还有很(hěn)多(duō)不了解的地方。事实上，不(bù)知道神经(jīng)细胞(bāo)是如何利用这15种特征中的许多特征(zhēng)。

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