据(jù)媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大(dà)学(xué)的一个(gè)科研(yán)团队(duì)宣布了(le)一项重要成就：他们通过(guò)堆叠二维（2D）材料(liào)，开(kāi)发出一种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(hào)进行计算，有望用于下一代人工智能计算，也有助(zhù)科学家更好地模(mó)拟和理(lǐ)解人脑。相关研究成果刊(kān)载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人士分析指出，人工(gōng)智能应用(yòng)的发(fā)展(zhǎn)呈指(zhǐ)数级增长，对计算能力也提出了越来越高的要(yào)求，只有开发出革命(mìng)性(xìng)硬件，才(cái)能适应未来算力爆炸时代(dài)的要(yào)求。而此次科研人(rén)员用了(le)3种2D材料(liào)制备出(chū)了薄如原(yuán)子的人工神经元(yuán)，它能学习和处(chù)理(lǐ)更加复杂的任(rèn)务。

　　公开(kāi)资料(liào)显示，AI通(tōng)过数据学习一层(céng)层(céng)的神经网络，机(jī)器自(zì)主分(fēn)辨参数，不断(duàn)地将参数归(guī)类、计算，形(xíng)成机器自我的学习。神经网络在机(jī)器学习和认知科学领域，是(shì)一(yī)种模仿(fǎng)生物神经网络（动物的中枢神(shén)经系统(tǒng)，特(tè)别是大脑(nǎo)）的结构和功能的数学模型(xíng)或(huò)计算模型。

　　神经网(wǎng)络由大量的人(rén)工神经元(yuán)联结进行计算。大多数情(qíng)况下人工(gōng)神经网(wǎng)络(luò)能在外(wài)界信息的(de)基础上(shàng)改(gǎi)变内部结构，具备学习(xí)功能。

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　　据(jù)财联社不完全整理，近(jìn)期在互动易平台回复人工(gōng)神经元(yuán)相关(guān)业(yè)务的上(shàng)市公司(sī)包括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金(jīn)自天(tiān)正(zhèng)、大富科技、深水(shuǐ)海纳等，具体情况如下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞(fēi)的讯飞超脑通过(guò)大(dà)数据(jù)、云计算和移动(dòng)互联网，并(bìng)将算(suàn)法(fǎ)直(zhí)接(jiē)和应用结合，在应用中(zhōng)不断迭(dié)代循环优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大(dà)脑(nǎo)的深入解剖学，使人工神经网络像(xiàng)人的(de)大脑神经元更加接(jiē)近，从而(ér)使用(yòng)类似的人工神经元方式感(gǎn)知(zhī)认知智(zhì)能问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全国(guó)一体(tǐ)化算力(lì)服务平台”，通过(guò)统一的算力服务门(mén)户(hù)，实现(xiàn)全国范围(wéi)内智能算力、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满足(zú)各类用(yòng)户对算力(lì)的多(duō)样化(huà)、可靠性和(hé)便(biàn)捷(jié)性的(de)需求。在类脑智能领(lǐng)域，携手(shǒu)复旦大学(xué)类(lèi)脑智(zhì)能科学与技术研(yán)究院，依托公司全(quán)国一体化算力(lì)服务平台(tái)，支(zhī)撑全脑860亿神(shén)经元(yuán)规(guī)模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注(zhù)意的(de)是，有分析人(rén)士表示，关(guān)于人(rén)类大脑和(hé)神经细胞(bāo)，还有很多不了解(jiě)的地方。事实上，不知道神经(jīng)细(xì)胞是如何利用这15种特(tè)征中的许(xǔ)多特征(zhēng)。

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