据(jù)媒体报道(dào)，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研(yán)究所和美国(guó)得克萨(sà)斯大学的一个科研团队(duì)宣(xuān)布了(le)一(yī)项(xiàng)重要成就：他(tā)们通过堆叠(dié)二维(wéi)（2D）材料，开发(fā)出一种厚(hòu)度仅(jǐn)几(jǐ)个原子大小(xiǎo)的人工神经(jīng)元，其能够(gòu)处理光和电信号(hào)进(jìn)行计算，有望用于下(xià)一代人(rén)工智能(néng)计(jì)算，也有助科学家更(gèng)好地模拟(nǐ)和(hé)理解人脑。相关研究成果刊载于最新(xīn)一期(qī)《自然·纳康桥在哪里再别康桥，徐志摩康桥在哪里米技(jì)术》杂志。

　　业内人士(shì)分(fēn)析指出，人工(gōng)智(zhì)能应用的发(fā)展呈指数(shù)级增(zēng)长，对(duì)计算能力也(yě)提出了越来越高的要(yào)求(qiú)，只有开发出革命性硬(yìng)件，才(cái)能适应未(wèi)来算(suàn)力爆炸时代的要(yào)求。而此(cǐ)次科研人员(yuán)用了3种2D材料制备出了薄如原子的人工神(shén)经元，它能学(xué)习和(hé)处理更加复杂的任务。

　　公开资料显示(shì)，AI通过数据学习一(yī)层层的神经网(wǎng)络，机器自主分(fēn)辨(biàn)参数，不(bù)断地将参数归类、计算，形成机器自我的学习(xí)。神经网(wǎng)络在(zài)机器学习(xí)和(hé)认(rèn)知(zhī)科学(xué)领域，是(shì)一种模仿生(shēng)物神(shén)经网络（动(dòng)物的中枢神经(jīng)系统(tǒng)，特别是大(dà)脑）的结构和功(gōng)能的数(shù)学模型或计(jì)算(suàn)模型。

　　神经网络(luò)由大量的人工神经元联结进行(xíng)计算。大多(duō)数情况下人工神经网络能在外界信息的(de)基(jī)础上改(gǎi)变内部结构，具备学习功能。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易平台回复人工神经元相关业务的上市(shì)公司(sī)包括中(zhōng)科曙(shǔ)光、科大讯飞(fēi)、金自(z康桥在哪里再别康桥，徐志摩康桥在哪里ì)天正、大富科(kē)技(jì)、深水海(hǎi)纳等，具(jù)体情况如下(xià)：

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　　具体来(lái)看，科大讯飞的(de)讯(xùn)飞超(chāo)脑通过大数据、云计(jì)算和移动互(hù)联网，并(bìng)将算(suàn)法直接和应用结(jié)合，在应用中(zhōng)不断迭(dié)代循环优(yōu)化。讯飞超脑采用了(le)对大(dà)脑的(de)深入解剖学，使人工神经网络像人(rén)的大脑神经(jīng)元更加接(jiē)近(jìn)，从而(ér)使用类似(shì)的人工神经元(yuán)方式感(gǎn)知认知(zhī)智能问题。

　　中科曙光(guāng)建设(shè)“全国一(yī)体(tǐ)化算力服务平台”，通(tōng)过统一的算力服务门户(hù)，实现全(quán)国范围内(nèi)智能算力、通用算力资源的融合调度及(jí)弹性供(gōng)给，满足各类用(yòng)户对算力的多样(yàng)化、可靠性和便捷性的需(xū)求。在类脑智能领域(yù)，携手复旦大(dà)学类(lèi)脑智能科学(xué)与技(jì)术研究院，依托公(gōng)司全(quán)国一体化算力服务平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过(guò)，值得注意的是(shì)，有分析人(rén)士表示，关(guān)于(yú)人类(lèi)大脑和神经细胞，还有很(hěn)多不了解的地(dì)方。事(shì)实上，不(bù)知道神经(jīng)细胞是如何利用(yòng)这15种(zhǒng)特征中的许多特(tè)征(zhēng)。

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