据媒体报道(dào)，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧洲研究所和美(měi)国(guó)得克萨斯大(dà)学的一个科研(yán)团队宣(xuān)布(bù)了一(yī)项重要成就：他们(men)通过堆(duī)叠二维（2D）材料，开发出一(yī)种厚度仅几个原子大小的人工神经元，其能(néng)够处理(lǐ)光和电(diàn)信号进行计算，有望用于下一代人工智能计(jì)算，也有助科学家更好地模拟和理解人(rén)脑。相关研究成(chéng)果刊载于最新(xīn)一期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内(nèi)人士分(fēn)析指出，人工智能应用的发展(zhǎn)呈指数(shù)级增长，对计算能力也提(tí)出了越来(lái)越高的要求，只有开发(fā)出革(gé)命性(xìng)硬件，才能适应未来(lái)算(suàn)力爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科研人员用了3种(zhǒng)2D材料制备(bèi)出了(le)薄如原(yuán)子(zi)的人(rén)工神经元，它能学习和处(chù)理更加复杂的任(rèn)务(wù)。

　　公开资料显示，AI通过数据学(xué)习一层层的神经网(wǎng)络，机器(qì)自主(zhǔ)分辨参数，不断(duàn)地将参数归类、计算，形成(chéng)机器自(zì)我的学习。神经网络(luò)在机器学(xué)习(xí)和认知科学领域，是一种(zhǒng)模仿生物(wù)神经网络（动物的(de)中枢神经系统，特(tè)别是大脑）的结构和功能的(de)数学模型或计算(suàn)模型。

　　神经网(wǎng)络由大量(liàng)的人工神经元联结进行计算。大多数情(qíng)况下人(rén)工神经网络能在(zài)外界信息的基(jī)础上改变内(nèi)部结构，具备学习功能(néng)。

　　据财联社(shè)不(bù)完(wán)全(quán)整理，近期在互(hù)动易平台回(huí)复(fù)人工神经元相关业务的上市(shì)公司包(bāo)括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技(jì)、深(shēn)水(shuǐ)海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具(jù)体来看，科大讯飞(fēi)的讯(xùn)飞超脑通过大数据、云(yún)计算和移(yí)动(dòng)互联网，并将算(suàn)法直接和应用结(jié)合，在应用中(zhōng)不(bù)断(duàn)迭代(dài)循环优化。讯(xùn)飞(fēi)超脑采用了(le)对大脑的深(shēn)入解剖学，使人工(gōng)神经网络(luò)像人的大脑神经元(yuán)更加接近，从而使用类似的人工(gōng)神经元方式感知认知智能问(wèn)题。

　　中(zhōng)科曙光建设“全(quán)国(guó)一体化算力服务(wù)平台”，通过统一的算力服务门户，实现全(quán)国(guó)范围内智能算力、通用算力(lì)资源(yuán)的融合(hé)调度及弹性供给，满足各类用(yòng)户对算力的多样化(huà)、可(kě)靠性和便(biàn)捷性(xìng)的需求。在类脑智能领域(yù)，携手复旦(dàn)大学(xué)类(lèi)脑(nǎo)智能科学与(yǔ)技术研(yán)究院，依托公(gōng)司全(quán)国一体化算力(lì)服(fú)务平(píng)台，支撑(chēng)全脑860亿神经元(yuán)规模的(de)全脑模拟(nǐ)计算。

　　不(bù)过，值得注(zhù)意的是，有分析人士表示，关于人类大(dà)脑和神经细胞，还(hái)有很多(duō)不了解的(de)地(dì)方(fāng)。事(shì)实上，不(bù)知道神经细(xì)胞是如何(hé)利用这15种(zhǒng)特征中的许(xǔ)多特征。

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