据媒体报道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研究(jiū)所和美国得(dé)克萨斯大(dà)学(xué)的一个科研(yán)团队宣(xuān)布了一(yī)项重(zhòng)要成就：他们通过堆叠二(èr)维(wéi)（2D）材(cái)料，开发(fā)出一种厚度仅几(jǐ)个原(yuán)子(zi)大小的人(rén)工神经元，其能(néng)够处(chù)理光和(hé)电(diàn)信号进行(xíng)计算，有望(wàng)用于下(xià)一代人工智能计算，也有(yǒu)助科(kē)学家(jiā)更好(hǎo)地模拟和理解(jiě)人脑。相关研究成(chéng)果刊载于最新一(yī)期《自(zì)然·纳(nà)米技术》杂志(zhì)。

　　业内人士分析指出(chū)，人工智(zhì)能应用的发(fā)展呈指数级增长(zhǎng)，对计算(suàn)能力(lì)也提出了越来越(yuè)高的要求，只有开发出革命性硬(yìng)件，才能适(shì)应未来算(suàn)力爆炸时代的要求。而此(cǐ)次(cì)科研人员用了3种2D材料制备(bèi)出(chū)了薄(báo)如原(yuán)子的人工(gōng)神(shén)经(jīng)元，它(tā)能学习和处(chù)理更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据(jù)学(xué)习一层层的神(shén)经网络，机(jī)器自(zì)主(zhǔ)分辨参(cān)数，不断地将参(cān)数(shù)归类(lèi)、计算，形(xíng)成机器自我的(de)学习。神(shén)经网络在机(jī)器学习和(hé)认知(zhī)科学领域，是(shì)一种模仿生物神(shén)经网络（动物(wù)的中枢神经(jīng)系统，特别是大(dà)脑）的(de)结构和功能的数学模型或计算模型(xíng)。

　　神经网络由大量的人工神经(jīng)元联结(jié)进行计算。大多数情况下人(rén)工神(shén)经网络能在外界信息的(de)基础(chǔ)上(shàng)改变(biàn)内部结(jié)构，具备学习功(gōng)能。

　　据财联(lián)社(shè)不完全整(zhěng)理，近(jìn)期在互动易平(píng)台回复人(rén)工(gōng)神经元相关业务的上(shàng)市公司(sī)包括中科曙光(guāng)、科大讯飞(fēi)、金(jīn)自天正、大富科技、深(shēn)水海纳(nà)等，具体情(qíng)况如下：

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　　具体来看(kàn)，科大讯飞的讯飞(fēi)超脑通过大数据、云计算和移动互联网，并将(jiāng)算法直接和应用结合，在应(yīng)用中不断(duàn)迭(dié)代循环优(yōu)化。讯飞超脑采用了对大脑的深入(rù)解剖(pōu)学，使人工神经网(wǎng)络像人的(de)大脑神经元更加接近，从而使用类似(shì)的人(rén)工神经元(yuán)方式感知(zhī)认(rèn)知智能问题。

　　中科曙(shǔ)光建设“全国(guó)一(yī)体化算力服(fú)务平台(tái)”，通过统一的算力(lì)服务门户，实现全(quán)国(guó)范围内智(zhì)能算力、通用算(suàn)力资源的融(róng)合(hé)调(diào)度及弹性供(gōng)给，满足(zú)各类用户对算(suàn)力(lì)的多样(yàng)化、可靠性和便捷性的需求。在(zài)类脑智(zhì)能领域，携(xié)手(shǒu)复旦大学类脑智能科学与(yǔ)技术研究院(yuàn)，依托公司全国一体(tǐ)化算力服务平台，支撑全(quán)脑860亿神经元规模的(de)全脑模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的(de)是，有分(fēn)析人士表示，关于(yú)人类大脑和(hé)神经(jīng)细胞(bāo)，还有很多不了解(jiě)的地方(fāng)。事实(shí)上(shàng)，不知道神经细胞是如何利用(yòng)这(zhè)15种特(tè)征中的许多特征。

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