据媒体报(bào)道，来自英国(guó)牛津大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研究所和(hé)美国(guó)得克萨斯(sī)大学的(de)一个科研(yán)团队宣布了一项重要(yào)成就(jiù)：他(tā)们通过堆叠二维（2D）材料，开发(fā)出(chū)一种厚度(dù)仅几个原子大小的人工(gōng)神经元(yu兴致缺缺的意思是什么意思，兴致缺缺是一个成语吗án)，其能够处理(lǐ)光和电信号(hào)进行计算，有望用于(yú)下一代人(rén)工智(zhì)能计算，也(yě)有(yǒu)助科(kē)学家更好地模拟和理解人(rén)脑。相关研究成果刊载于最新一(yī)期《自(zì)然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指出(chū)，人工(gōng)智能(néng)应(yīng)用的发展呈(chéng)指数级(jí)增长，对(duì)计算能力也(yě)提出(chū)了越来越高的要求(qiú)，只有开(kāi)发(fā)出革命性硬件，才能适应未来算(suàn)力爆炸时代的要求。而此次(cì)科(kē)研人员(yuán)用了3种2D材料(liào)制(zhì)备(bèi)出了薄(báo)如原(yuán)子的(de)人工神经元，它(tā)能学习和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公(gōng)开资(zī)料显示，AI通过数据学习一层层的神经(jīng)网(wǎng)络，机器自主分辨参(cān)数，不断地将参数归类(lèi)、计(jì)算，形成机器自我的(de)学(xué)习。神经(jīng)网络在机器(qì)学(xué)习(xí)和认知科学领域，是一种(zhǒng)模仿(fǎng)生(shēng)物(wù)神经网络（动物的中枢神经(jīng)系(xì)统，特(tè)别是大(dà)脑）的结构和功能(néng)的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的(de)人(rén)工(gōng)神经元(yuán)联结进(jìn)行计算。大多数情况下人工神(shén)经网络能在外界(jiè)信息的(de)基础(chǔ)上改变(biàn)内部结构，具备(bèi)学(xué)习功能。

　　据(jù)财联社不完全(quán)整理(lǐ)，近期在互动易平台回复人工神经元(yuán)相关业务(wù)的上(shàng)市(shì)公司包括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科(kē)技(jì)、深水海(hǎi)纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科大(dà)讯(xùn)飞的讯飞(fēi)超脑通过大数据、云计(jì)算和移动互联网，并(bìng)将算法(fǎ)直接(jiē)和(hé)应(yīng)用结合，在应用(yòng)中不断迭代(dài)循环优化(huà)。讯飞超脑采用了对(duì)大脑的深入解剖学(xué)，使人工神经网络像人的大(dà)脑神(shén)经元更(gèng)加(jiā)接近，从而使用(yòng)类似的人工神经元方式感(gǎn)知认知智能问(wèn)题。

　　中科(kē)曙(shǔ)光建设“全(quán)国一(yī)体化算(suàn)力(lì)服(fú)务平台(tái)”，通(tōng)过统一(yī)的算(suàn)力服(fú)务门户，实现全国范围内智(zhì)能算力、通用算力(lì)资源的融合调度及弹(dàn)性(xìng)供给，满(mǎn)足各类用户对算力的多样化、可靠性和便捷性(xìng)的(de)需求。在类脑智能领域，携(xié)手复旦大学类脑智能科学(xué)与技术(shù)研究院(yuàn)，依托(tuō)公司全国一体化算力服(fú)务(wù)平(píng)台，支撑全脑860亿神(shén)经元规模的(de)全(quán)脑(nǎo)模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关(guān)于人类大脑(nǎo)和神经细胞(bāo)，还(hái)有(yǒu)很多不了解(jiě)的地方。事(shì)实上，不(bù)知道(dào)神经细胞是(shì)如何利用这15种(zhǒng)特征中的(de)许多(duō)特(tè)征。

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