据媒体报道，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧(ōu)洲(zhōu)研究(jiū)所和美国得克萨斯大学的一个科研团队宣布了一项重要成(chéng)就：他们通(tōng)过堆叠(dié)二维(wéi)（2D）材(cái)料(liào)，开发出一(yī)种厚度仅几(jǐ)个原子大小的(de)人工神经元，其能够(gòu)处(chù)理光和电信号进(jìn)行计算，有(yǒu)望用于(yú)下一代人(rén)工智能计(jì)算，也有助科(kē)学家更好地模拟(nǐ)和理解人脑。相关研究(jiū)成果刊载于最新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业内人士分析指出(chū)，人(rén)工智能(néng)应用的发展呈指数(shù)级增长，对计算能(néng)力也提出了越来越高的(de)要求(qiú)，只(zhǐ)有开发出革命性硬件(jiàn)，才能适应(yīng)未来算力爆(bào)炸时代的(de)要(yào)求。而(ér)此次科研人(rén)员用了3种2D材(cái)料制(zhì)备出了薄如原子的人工神经元，它(tā)能学习(xí比较长的古诗词，比较长的古诗10句)和处理更加复杂的任(rèn)务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过(guò)数据学习比较长的古诗词，比较长的古诗10句一(yī)层(céng)层(céng)的神经网(wǎng)络，机器自主分辨参(cān)数，不断地(dì)将参数归(guī)类、计算，形成机(jī)器自我的学(xué)习。神经网络在机(jī)器学(xué)习和认知科(kē)学领域(yù)，是一种模仿生(shēng)物(wù)神(shén)经(jīng)网络（动物的(de)中(zhōng)枢神经系统(tǒng)，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计(jì)算模(mó)型。

　　神经(jīng)网络由大(dà)量的人工神经元联结进行(xíng)计算。大多数情(qíng)况下(xià)人工神经网络(luò)能在外(wài)界信息的基础上改(gǎi)变内部结(jié)构，具备学习功能。

　　据财(cái)联社不(bù)完全整理，近(jìn)期在互(hù)动易(yì)平台回(huí)复人工神经元(yuán)相关业务的上市(shì)公司包括中科曙光、科大(dà)讯飞、金自天正(zhèng)、大富科技(jì)、深水海纳(nà)等(děng)，具体情(qíng)况如下：

　　具体(tǐ)来看(kàn)，科大(dà)讯飞的讯飞超(chāo)脑通(tōng)过大数据、云计算和移动互联(lián)网，并将(jiāng)算法直接和应用结合，在应(yīng)用中(zhōng)不(bù)断迭代循环优(yōu)化。讯飞超脑采用了(le)对大脑的深入解剖学(xué)，使人(rén)工神经网(wǎng)络像人的大(dà)脑神经元(yuán)更加接近，从(cóng)而(ér)使用类似(shì)的人(rén)工神经元(yuán)方式感(gǎn)知认知智能(néng)问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全(quán)国一体化算力服务平台”，通过统一的算(suàn)力服务门(mén)户，实(shí)现全(quán)国范围(wéi)内智能算力、通用算力资(zī)源的融合调度及弹性供(gōng)给，满足各类用户对算力(lì)的(de)多(duō)样化、可靠性和便捷性(xìng)的需求(qiú)。在类脑智能领域，携手复旦大(dà)学类(lèi)脑智(zhì)能科(kē)学与技术研(yán)究院，依(yī)托公司全国一体(tǐ)化(huà)算力服务平台，支撑全脑860亿神(shén)经(jīng)元规(guī)模的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意(yì)的是，有分析人士(shì)表示(shì)，关(guān)于人(rén)类大脑和神经细(xì)胞，还(hái)有很多不了解的地方。事实上，不知道神经细(xì)胞是如何(hé)利用这(zhè)15种特征中的许多特征。

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