据(jù)媒体报道，来(lái)自英(yīng)国(guó)牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲研(yán)究所和美国(guó)得克萨斯大学的一个科(kē)研团(tuán)队宣(xuān)布(bù)了一(yī)项(xiàng)重要成就(jiù)：他们通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发出一种厚度仅几个(gè)原子(zi)大小的人工(gōng)神(shén)经(jīng)元，其能(néng)够处理光和电信号进行计(jì)算，有望用(yòng)于下一(yī)代人工智能计算，也(yě)有(yǒu)助科学家更(gèng)好地模拟和(hé)理(lǐ)解人脑。相关研(yán)究成果刊载于最(zuì)新一期《自然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人士分析指出(chū)，人工智(zhì)能应用的(de)发展呈反映问题还是反应问题，反应问题和反映问题有什么区别和联系指数(shù)级(jí)增长，对计(jì)算(suàn)能力也提(tí)出(chū)了越来(lái)越(yuè)高的要求，只有开发出革命性硬件，才能适应未来(lái)算(suàn)力爆(bào)炸时代(dài)的(de)要(yào)求。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材料制备出了薄如原子的人(rén)工神经元，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据学习一层层(céng)的神经网络，机器自主分辨参数，不断地(dì)将(jiāng)参数归类、计算，形成机器自我的学习。神经网络在机器学习(xí)和(hé)认知科学领域，是(shì)一(yī)种模(mó)仿生物神(shén)经网络（动(dòng)物的中枢(shū)神经系统，特(tè)别是(shì)大脑）的结构和功(gōng)能的(de)数(shù)学模型或计算模型(xíng)。

　　神经网络(luò)由大量的人(rén)工神经(jīng)元联结进(jìn)行(xíng)计算(suàn)。大多数情(qíng)况下(xià)人工神经网络(luò)能在外界信息的基础(chǔ)上改变内部结构，具备学习功能。

反映问题还是反应问题，反应问题和反映问题有什么区别和联系ign="center">

　　据财联(lián)社不(bù)完全整理，近期(qī)在(zài)互(hù)动(dòng)易平(píng)台回复人工神经元相(xiāng)关业(yè)务(wù)的上(shàng)市公(gōng)司包括中科(kē)曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正、大富科技、深水海纳(nà)等(děng)，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看(kàn)，科大讯(xùn)飞(fēi)的讯飞(fēi)超(chāo)脑通过大(dà)数(shù)据、云计算(suàn)和(hé)移动互(hù)联网，并将算法直接和应用结合，在(zài)应用(yòng)中不断迭代循环优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑的(de)深(shēn)入(rù)解(jiě)剖学，使人工神经网络像人的大脑神(shén)经元(yuán)更加(jiā)接(jiē)近，从(cóng)而使(shǐ)用类似(shì)的人(rén)工神经(jīng)元方式(shì)感知认知(zhī)智能问(wèn)题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力服务(wù)平台(tái)”，通过统一的算力服务门(mén)户，实现全(quán)国范围内智能算(suàn)力、通(tōng)用算(suàn)力资(zī)源的融合调度及弹性供给，满足(zú)各(gè)类用户(hù)对算力的多样化、可靠(kào)性和便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能领(lǐng)域(yù)，携手复旦大学类脑智(zhì)能科学与技(jì)术(shù)研究院，依(yī)托公司全国一体(tǐ)化算力服务平台，支撑全脑860亿神经元规模(mó)的(de)全脑模拟计算。

　　不过，值得注(zhù)意的是，有分析人士(shì)表示(shì)，关于人类大脑和神经细(xì)胞，还(hái)有很(hěn)多不(bù)了解(jiě)的地方。事实上，不知道神经细胞(bāo)是(shì)如(rú)何利用(yòng)这15种特征中(zhōng)的许(xǔ)多特(tè)征。

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