据媒体报道(dào)，来(lái)自英国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研(yán)究所和美国得克萨斯大(dà)学的(de)一(yī)个(gè)科(kē)研团队(duì)宣布了一项(xiàng)重要成就(jiù)：他(tā)们(men)通过堆叠二(èr)维（2D）材(cái)料，开(kāi)发(fā)出一(yī)种厚度仅几个原子大小(xiǎo)的(de)人工神经元，其能(néng)够处理光和电信号进行计算，有望(wàng)用(yòng)于下一代人工智能(néng)计算(suàn)，也有助科(kē)学家更(gèng)好地模拟和(hé)理解人脑。相关(guān)研究成果刊载于最新(xīn)一(yī)期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人(rén)士分(fēn)析指出，人工智能应用的发展呈指数(shù)级增(zēng)长，对计算能力(lì)也提出了越(yuè)来越(yuè)高的要求(qiú)，只有开发出革(gé)命性硬件，才能(néng)适应未来算(suàn)力爆炸时代的要求。而此次(cì)科研人(rén)员用了3种2D材料制备出了薄如原子的人工神(shén)经元，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据(jù)学习一层层(céng)的(de)神经(jīng)网(wǎng)络，机(jī)器(qì)自(zì)主分辨参(cān)数，不断地将参数归类(lèi)、计算，形(xíng)成机器自我(wǒ)的学(xué)习(xí)。神经网络在(zài)机器(qì)学习(xí)和认知科学领域，是(shì)一(yī)种模仿生物神经网(wǎng)络(luò)（动物的中枢神经(jīng)系统，特别是大脑）的结(jié)构和(hé)功能的(de)数学模型或计算模型。

　　神(shén)经网络由大量(liàng)的人工神经元联结进(jìn)行计算。大多数情况(kuàng)下人工神(shén)经网(wǎng)络(luò)能(néng)在外界(jiè)信(xìn)息(xī)的基础上改变内部结(jié)构(gòu)，具备学习(xí)功(gōng)能。

　　据财联社(shè)不完全整(zhěng)理(lǐ)，近期(qī)在互动易平台回复(fù)人(rén)工神经元相关业(yè)务的上市公司包括中科曙(shǔ)光(guāng)、科大(dà)讯飞、金(jīn)自天(tiān)正、大(dà)富科技、深水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的讯飞超脑通过(guò)大(dà)数据(jù)、云计算(suàn)和移动互联网，并将算法直接和应用(yòng)结合(hé)，在应用中(zhōng)不断迭(dié)代循环(huán)优化。讯飞超脑采用了对大脑的(de)深入解剖学(xué)，使人工神(shén)经网络像人的大脑神经元更加(jiā)接近，从而(ér)使用类似(shì)的人(rén)工神经元方式感知认知智能问题(tí)。

　　中科曙光建设“全(quán)国一体(tǐ)化算力(lì)服务(wù)平台”，通过统一的算力(lì)服(fú)务门户，实现(xiàn)全国范围内智(zhì)能算力(lì)、通用算力资(zī)源的融合调度及(jí)弹(dàn)性供给(gěi)，满足各类用户(hù)对(duì)算力的(de)多样化、可靠性和便捷性的需求。在类脑智能领域，携手复范宣年八岁文言文翻译及注释感悟，范宣年八岁文言文翻译及注释拼音旦大学类脑智(zhì)能(néng)科学(xué)与技(jì)术研究(jiū)院，依托公司全国一体化(huà)算力服(fú)务平台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑(nǎo)模(mó)拟计(jì)算。

　　不过，值得(dé)注意的是，有分析人士表示，关于人类大脑和(hé)神经细胞(bāo)，还有很多不了解的地方。事(shì)实上，不知道神经细胞是如何利用这15种特征(zhēng)中的许多特征。

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