据媒(méi)体报道，来(lái)自英国牛(niú)津大学、IBM欧(ōu)洲(zhōu)研究所(suǒ)和美国得克萨斯大学的一(yī)个(gè)科(kē)研团队宣布(bù)了(le)一项重要成就(jiù)：他们(men)通(tōng)过堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅(jǐn为党和人民的事业奋斗终身还是奋斗终生，奋斗终身还是奋斗终生的意思)几个原子大小的人工神(shén)经元(yuán)，其能够处理光和电信号进行计算，有望(wàng)用(yòng)于(yú)下一代人工智能计算(suàn)，也有助科(kē)学家更好(hǎo)地模拟和(hé)理解人脑(nǎo)。相关研(yán)究成果刊载于(yú)最新一期(qī)《自然·纳米技(jì)术》杂志(zhì)。

　　业内人(rén)士分析指出(chū)，人工智能应用的发展(zhǎn)呈(chéng)指数级增长，对(duì)计算能力也提出了越来(lái)越高的(de)要求，只有开(kāi)发出革(gé)命性(xìng)硬(yìng)件，才(cái)能(néng)适应未来(lái)算力爆(bào)炸时代的要求。而此次(cì)科研人员用了3种2D材料制(zhì)备出了薄如原子的(de)人工神经元，它能(néng)学习和处(chù)理更加复杂的任务。

　　公(gōng)开资料(liào)显示，AI通过(guò)数据学(xué)习一层层(céng)的(de)神(shén)经(jīng)网(wǎng)络，机器自(zì)主分辨(biàn)参(cān)数，不断地将参数归类、计算，形成(chéng)机(jī)器自我的学习(xí)。神经网络在(zài)机器学习和认知科学(xué)领域(yù)，是一种模仿生物神经(jīng)网(wǎng)络（动(dòng)物的中(zhōng)枢神经系(xì)统，特别是大脑）的结构和功(gōng)能的数学模(mó)型或计算模型。

　　神经网络(luò)由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神(shén)经(jīng)网络能在(zài)外界信息(xī)的基(jī)础(chǔ)上改(gǎi)变内部(bù)结构，具(jù)备学习功(gōng)能。

　　据财联社不完全整理，近(jìn)期在互动易平台回复人工神经(jīng)元相关业(yè)务的上市公司包括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金(jīn)自天正、大(dà)富科技(jì)、深水海纳等，具体情况如下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞(fēi)的讯飞超脑通(tōng)过大(dà)数据、云计算和移(yí)动互(hù)联网，并将算(suàn)法直接和应用结合，在应用中不断迭代循环优化(huà)。讯飞超(chāo)脑采用了对大脑的深入解剖学，使人工(gōng)神经网络像(xiàng)人的大(dà)脑神经(jīng)元(yuán)更(gèng)加接近，从而使用类(lèi)似的人工神经元(yuán)方式感知认知(zhī)智能(néng)问题(tí)。

　　中科曙光建设(shè)“全(quán)国(guó)一体(tǐ)化(huà)算力服务平(píng)台”，通(tōng)过统一的算(suàn)力服务门户，实现(xiàn)全(quán)国(guó)范围内智能算力、通(tōng)用算力资源的(de)融(róng)合调度及弹(dàn)性供给，满足各(gè)类用户对算力的(de)多样化、可靠性和(hé)便捷性的需求。在类脑智(zhì)能(néng)领(lǐng)域，携(xié)手(shǒu)复旦大学类脑智能(néng)科学(xué)与技术研究院，依托公司(sī)全(quán)国一(yī)体化算力服(fú)务平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模的全脑模(mó)拟(nǐ)计算(suàn)。

　　不过，值得注(zhù)意的(de)是，有分析人士表示，关于人类大脑和神经细胞(bāo)，还有很多不(bù)了(le)解的地方。事实上，不知道神(shén)经细胞是如何利用这15种(zhǒng)特(tè)征(zhēng)中的许多特征。

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