据媒(méi)体(tǐ)报道(dào)，来(lái)自(zì)英国牛津大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研究所(suǒ)和美国得克萨斯大(dà)学的一个(gè)科(kē)研团队宣(xuān)布了一(yī)项重要成就：他们通(tōng)过堆(duī)叠(dié)二维（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度仅几个原子大(dà)小的人工神经元，其能够(gòu)处理(lǐ)光(guāng)和电信号进行计(jì)算，有望用于下一代人工智(zhì)能计算(suàn)，也有助科(kē)学家更好地模(mó)拟和(hé)理解人脑。相关研(yán)究成(chéng)果刊载于最新一期《自然·纳(nà)米(mǐ)技术(shù)》杂(zá)志。

　　业内人(rén)士分析(xī)指出，人工智能应用(yòng)的(de)发展(zhǎn)呈(chéng)指(zhǐ)数(shù)级增长，对计算(suàn)能力(lì)也提出了越来越高的要(yào)求，只有开发出革命(mìng)性硬件，才(cái)能适应未来算力爆炸(zhà)时代(dài)的要求。而此(cǐ)次科研人员(yuán)用(yòng)了3种2D材(cái)料制(zhì)备出(chū)了薄(báo)如原子的人工神经元，它能学习(xí)和处理更加复杂的任务。

　　公(gōng)开资(zī)料显示，AI通(tōng)过数据学习一层层的神经网络，机器自(zì)主(zhǔ)分辨参数，不断地(dì)将参数归类、计算，形成(chéng)机器自我(wǒ)的学(xué)习(xí)。神经网(wǎng)络在(zài)机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动(dòng)物的中(zhōng)枢神经系统，特别是大脑）的(de)结构和(hé)功能的数学(xué)模型或计算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工神经元(yuán)联结(jié)进行计算。大多数情(qíng)况下人工神经(jīng)网(wǎng)络能在外界信(xìn)息的基础上改变(biàn)内部结构(gòu)，具备(bèi)学(xué)习功能。

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　　据财联社不完全整(zhěng)理，近期在互动易平台回复(fù)人工神经(jīng)元(yuán)相关业(yè)务的上(shàng)市公司(sī)包括中科曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正(zhèng)、大富科技、深(shēn)水海纳等(děng)，具(jù)体情况如下(xià)：

　　具(jù)体来看，科(kē)大讯(xùn)飞的(de)讯飞(fēi)超脑通过(guò)大(dà)数据、云计算和(hé)移动互联网，并将(jiāng)算法(fǎ)直(zhí)接和应用结合，在应用中不断迭代循环优(yōu)化。讯飞超脑(nǎo)采用了对大脑的深入解剖学，使人(rén)工神经网络像人的大脑神经元更(gèng)加接近(jìn)，从而使用类似的(de)人(rén)工神经元方式(shì)感知认知智能问题。

　　中科曙(shǔ)光(guāng)建设“全国(guó)一体化算力服(fú)务平(píng)台”，通过(guò)统一(yī)的算力服务门(mén)户，实现全国范围内智能算力、通用算力(lì)资源的融合(hé)调度及弹(dàn)性(xìng)供给，满足各类用户对算力的多样(yàng)化(huà)、可靠性和便捷性的(de)需求。在类脑智能领域，携(xié)手复(fù)旦大(dà)学类脑智能科学与(yǔ)技术研究(jiū)院(yuàn)，依托公(gōng)司全国一体(tǐ)化这都有水了还说不想要，啊怎么这么多水啊算力服务平台，支撑全脑860亿神经元规模的(de)全脑模拟计算。

　　这都有水了还说不想要，啊怎么这么多水啊不过，值得注意的是(shì)，有分析人士表(biǎo)示，关(guān)于人类大脑和神经细胞(bāo)，还有(yǒu)很多不了解的(de)地方(fāng)。事实(shí)上，不知(zhī)道神经细胞是(shì)如何利用这15种(zhǒng)特征中的许多特(tè)征。

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