据(jù)媒体报道(dào)，来(lái)自英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美(měi)国得克萨斯大学的一个科研(yán)团(tuán)队宣(xuān)布了一(yī)项(xiàng)重要成就：他们通过堆(duī)叠二(èr)维（2D）材料(liào)，开(kāi)发出一种厚度(dù)仅几个原子(zi)大小的(de)人工神经元(yuán)，其能够处(chù)理光(guāng)和(hé)电信号进行计算，有望(wàng)用于下(xià)一代人工智能计算(suàn)，也(yě)有(yǒu)助科学家更好地(dì)模拟和理解(jiě)人脑。相关研究(jiū)成果刊载于最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指(zhǐ)出，人(rén)工智能应用的发展呈(chéng)指(zhǐ)数级(jí)增长(zhǎng)，对计算能(néng)力也提出了越来(lái)越(yuè)高的要(yào)求，只有开(kāi)发(fā)出革命(mìng)性硬件，才(cái)能适(shì)应未来算(suàn)力爆炸时代(偶数有负数吗数，偶数有负数吗偶数组成的集合描述法dài)的要求。而(ér)此次科研人员用了3种2D材料制备(bèi)出了薄如(rú)原(yuán)子的人工神(shén)经元，它能学习(xí)和处理(lǐ)更加(jiā)复(fù)杂的任务。

　　公开资(zī)料显(xiǎn)示(shì)，AI通(tōng)过数据学(xué)习一层层的神经网络，机(jī)器自主分辨参数，不断(duàn)地(dì)将(jiāng)参数归(guī)类、计算，形成(chéng)机器自我的学习。神经网络(luò)在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神(shén)经(jīng)网络（动物的(de)中(zhōng)枢神经系统，特(tè)别是大脑）的结构和功能的数学模(mó)型(xíng)或计(jì)算(suàn)模型(xíng)。

　　神经网络(luò)由大量的人(rén)工神经(jīng)元联结进(jìn)行计算。大(dà)多数情况下人工神经网(wǎng)络能在外(wài)界信(xìn)息的(de)基(jī)础(chǔ)上改(gǎi)变内(nèi)部结构(gòu)，具备学习功能。

　　据财联社不完全整理(lǐ)，近期(qī)在互动易平台回复人工神经元(yuán)相关(guān)业务(wù)的(de)上市公司包括中科(kē)曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深水海纳等(děng)，具体(tǐ)情况如下：

　　具体来(lái)看，科大(dà)讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计(jì)算和移(yí)动互联网，并将算(suàn)法(fǎ)直(zhí)接(jiē)和应用结(jié)合(hé)，在应用中不断迭代循(xún)环优化。讯飞超脑采用(yòng)了对大脑的(de)深入解剖(pōu)学，使人工神经(jīng)网络像人的大脑神经元更加接(jiē)近，从而(ér)使用类似的人工(gōng)神经元(yuán)方式感知认知(zhī)智能(néng)问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力(lì)服务平台”，通(tōng)过统一的算(suàn)力服(fú)务门户，实现全国范围内智能算力、通用算(suàn)力资源的融合调度及弹性供给，满足各类用户(hù)对算力的多(duō)样化、可(kě)靠(kào)性和便捷性的需求(qiú)。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑智(zhì)能科学(xué)与技术研究院，依托(tuō)公司全(quán)国一体化算力服(fú)务(wù)平(píng)台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑(nǎo)模(mó)拟计算(suàn)。

　　不过(guò)，值得注(zhù)意(yì)的是，有(yǒu)分析人士表示，关(guān)于人类大脑和神经细胞，还有很多不了(le)解(jiě)的地方(fāng)。事实上，不(bù)知道神经细胞是(shì)如何(hé)利用(yòng)这(zhè)15种特征中的许多(duō)特征。

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