据媒(méi)体报道，来自(zì)英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美国得克萨斯(sī)大学的一个(gè)科(kē)研团队宣布了一项(xiàng)重要成就：他们通过堆叠二维(wéi)（2D）材(cái)料，开(kāi)发出(chū)一种厚度仅几个(gè)原子大小(xiǎo)的人工神经元，其(qí)能够处理光和电信号进(jìn)行计算，有望(wàng)用于下(xià)一代人工智能(néng)计算(suàn)，也有助科(kē)学家更好地模(mó)拟和(hé)理解人(rén)脑。相关研究成果刊载于(yú)最(zuì)新(xīn)一期(qī)《自然·纳(nà)米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析指出(chū)，人工智能应用的发展(zhǎn)呈指(zhǐ)数级(jí)增长(zhǎng)，对计算能力(lì)也提出(chū)了越来越(yuè)高的要求(qiú)，只有开发出革命(mìng)性硬件，才能(néng)适应未(wèi)来算力爆炸(zhà)时(shí)代的要求(qiú)。而此次(cì)科研人员(yuán)用了(le)3种2D材料(liào)制备出了薄(báo)如原(yuán)子的人工神经(jīng)元，它能学习和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学(xué)习一层层的神经网络，机(jī)器自主(zhǔ)分辨参数(shù)，不断(duàn)地将参数归类、计算，形(xíng)成机器(qì)自我的学习。神经(jīng)网(wǎng)络在机(jī)器学习和认(rèn)知科学(xué)领(lǐng)域，是一种(zhǒng)模仿生物神经网(wǎng)络（动(dòng)物(wù)的中枢神经系统，特别是大脑）的(de)结构和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量(liàng)的人工神经元联结进(jìn)行计算。大(dà)多数(shù)情况下人工神经网络(luò)能在(zài)外界信息的基础上改(gǎi)变内部(bù)结构(gòu)，具备学习功能(néng)。

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　　据财联社不完(wán)全整理，近期在(zài)互动(dòng)易平台回复人工神(shén)经(jīng)元相关业(yè)务的上市(shì)公(gōng)司(sī)包括中科(kē)曙光、科大讯飞、金自天(tiān)正、大(dà)富科(kē)技、深水海纳等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯(xùn)飞超(chāo)脑通过大数据(jù)、云计算和移动互(hù)联网(wǎng)，并将(jiāng)算(suàn)法直接和应用结合，在应用(yòng)中(zhōng)不(bù)断迭代循(xún)环优化。讯飞(fēi)超脑采用(yòng)了(le)对大脑的(de)深(shēn)入(rù)解(jiě)剖(pōu)学，使(shǐ)人工神经网络像人的大脑神经(jīng)元更加接(jiē)近，从而使用类似的人工神经元方式感知认(rèn)知(zhī)智能问题。

　　中(zhōng)科曙光(guāng)建设“全(quán)国一(yī)体化(huà)算(suàn)力服务平台”，通过统一的算(suàn)力服(fú)务门户(hù)，实现全(quán)国范围内智能算(suàn)力(lì)、通(tōng)用算力资源的融(róng)合调(diào)度(dù)及弹性供给，满足各类用户对算力的多样化、可靠性和便捷性的(de)需求。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑智能科学与技术(shù)研(yán)究(jiū)院，依(yī)托(tuō)公司(sī)全国一体化(huà)算力服务平台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注(zhù)意的(de)是，有分析(xī)人士表示，关于人类大脑(nǎo)和神经细胞，还(hái)有很多(duō)不了解的地(dì)方。事实(shí)上，不知(zhī)道神经(jīng)细胞是如何利(lì)用(yòng)这(zhè)15种特征中的许多(duō)特(tè)征(zhēng)。

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