据媒体报(bào)道(dào)，来(lái)自英国(guó)牛津大学、IBM欧洲研究所和美(měi)国得克(kè)萨斯大学的一个科研团队宣布(bù)了一项重要成就：他们通过堆(duī)叠二(èr)维（2D）材料(liào)，开(kāi)发出一(yī)种(zhǒng)厚度仅几个原子大小的人工神经元，其能够处理光和电信号进(jìn)行计算，有望(wàng)用(yòng)于下一代人工智能计算，也有助科学家(jiā)更好地(dì)模拟和理解(jiě)人脑。相关研究成果(guǒ)刊(kān)载于最(zuì)新一期《自然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人士分(fēn)析指出(chū)，人工智能应用的发展呈指数级增长，对计算能力也(yě)提出了越(yuè)来越高的要求，只有开发出革命性(xìng)硬件，才能适(shì)应未(wèi)来算力爆(bào)炸(zhà)时代的要(yào)求(qiú)。而(ér)此次科(kē)研人员用了3种2D材料制备出了薄如原(yuán)子的人工神(shén)经元，它(tā)能学习和处理更加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料显示(shì)，AI通过数(shù)据学习一层层的神经(jīng)网络(luò)，机器自主(zhǔ)分辨参数，不断(duàn)地将(jiāng)参数归类、计(jì)算，形成机器(qì)自(zì)我的学习。神经(jīng)网络在机器学习和(hé)认知科学领域，是一种模仿(fǎng)生物神经网(wǎng)络（动物(wù)的(de)中枢(shū)神经系(xì)统(tǒng)，特别是大脑）的结构和功能的(de)数学模型或(huò)计算模型。

　　神经网(wǎng)络(luò)由大量的人工神经元联结(jié)进行计算(suàn)。大多数情况下人(rén)工神经(jīng)网络能在(zài)外界信息(xī)的基(jī)础(chǔ)上改变内部结构，具备学习功能。

　　据财联(lián)社(shè)不完全整(zhěng)理，近(jìn)期在互(hù)动易平(píng)台回复人工神经元相关业务的上市公司包(bāo)括(kuò)中科曙光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳(nà)等(děng)，具(jù)体情况如(rú)下：

　　具体来看，科大讯飞(fēi)的讯飞(fēi)超脑通过大(dà)数(shù)据(jù)、云计算和移动互(hù)联网(wǎng)，并将算(suàn)法直接(jiē)和(hé)应用结合(hé)，在应用中不断(duàn)迭代循环优化。讯(xùn)飞(fēi)超脑采用了(le)对大脑的深入(rù)解剖学，使人工神(shén)经网络像人的大脑(nǎo)神经(jīng)元更加接近，从而使用(yòng)类似的人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建(jiàn)设(shè)“全国一(yī)体化算力(lì)服(fú)务(wù)平台”，通过统一的算力服务门(mén)户，实现全(quán)国(guó)范围内(nèi)智能(néng)算力、通用算力资(zī)源的(de)融(róng)合调度及弹性(xìng)供给，满(mǎn)足各(gè)类用(yòng)户对算力的多(duō)样化、可靠性和(hé)便捷性的需求。在类脑智能领域，携手(shǒu)复旦大学类脑智能科学与技术研究院，依托公司全国一体化算力服务(wù)平台，支撑全脑860亿神经元规(guī)模的全脑模(mó)拟(nǐ)计(jì)算(suàn)。

　　不过，值得注意(yì)的(de)是，有分析人士表示，关(guān)于人类大(dà)脑和神经细胞，还(hái)有很多(duō)不(bù)了解(jiě)的地方。事实上，不知道(dào)神经细(xì)胞是如何利用这15种特征中的许(xǔ)多特征。

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