据媒(méi)体报道，来自英国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国(guó)得克萨(sà)斯(sī)大学的(de)一(yī)个科研团队宣(xuān)布了一(yī)项重要成就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度(dù)仅几(jǐ)个原子大小的人工神经元，其能(néng)够处理光(guāng)和电信号进(jìn)行计算(suàn)，有望用(yòng)于下一代(dài)人工智能计算，也(yě)有助科学家更好地模拟和(hé)理解人脑。相关研究成果刊(kān)载(zài)于最新一期《自(zì)然·纳米技(jì)术(shù)》杂志(zhì)。

　　业内人士分析指出，人工智能应(yīng)用的发展呈指(zhǐ)数级增长，对计算能力也提出了越来(lái)越高(gāo)的要求，只有开发出(chū)革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时(shí)代的要求。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材料制备出(chū)了薄如原子的人工神经(jīng)元，它能学习和处理更加复杂的(de)任务。

　　公(gōng)开资料显示，AI通过数据学习(xí)一层层的神经网络，机器(qì)自主分辨参数，不(bù)断地(dì)将参数归(guī)类、计算，形成机(jī)器自(zì)我的(de)学习。神经网络在机器学习和(hé)认知科两丈等于多少米学领域，是一种模仿生(shēn两丈等于多少米g)物神经网络（动物的中枢神经系统(tǒng)，特别是(shì)大脑）的结构和功能(néng)的数学模型或计算(suàn)模型。

　　神经网络由大量(liàng)的人工神经元(yuán)联结进行计(jì)算。大多数情况下人工神经网络能在外界信(xìn)息的基础上改变(biàn)内部结构(gòu)，具备(bèi)学习(xí)功能。

　　据财联(lián)社不完全(quán)整(zhěng)理，近期在互(hù)动易平台回复人工神经元相(xiāng)关业务的上(shàng)市公(gōng)司包括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天(tiān)正、大富科技、深水海纳等(děng)，具体情况如下：

　　具体来(lái)看(kàn)，科大讯飞的(de)讯飞超脑通过大数据(jù)、云计算和移(yí)动互(hù)联网，并将算(suàn)法(fǎ)直接和应(yīng)用结(jié)合，在应用(yòng)中不断迭(dié)代循(xún)环(huán)优化。讯飞超脑采用(yòng)了对大脑的深入(rù)解剖学，使人(rén)工神经网络(luò)像(xiàng)人的大脑神(shén)经元更加接近，从而使用类似的人工神经元方式(shì)感知认知(zhī)智能问题。

　　中科曙光建(jiàn)设“全国一体化(huà)算(suàn)力(lì)服务平台”，通过统一的(de)算力服务门户，实(shí)现全国(guó)范围内智能(néng)算力(lì)、通(tōng)用算力资源的融(róng)合调度及弹性供(gōng)给，满(mǎn)足(zú)各类(lèi)用户对算力的(de)多样化、可靠性和便捷性的需(xū)求。在类脑智能领(lǐng)域，携手复旦大学类脑智能(néng)科学与技术研(yán)究院，依托公(gōng)司全国一体化算力服务平台，支撑全脑860亿(yì)神(shén)经(jīng)元规模的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的是(shì)，有分析人士表示，关(guān)于人类大脑和神经细(xì)胞，还有很(hěn)多(duō)不了解的地(dì)方。事实上，不(bù)知道神经细胞是如何利用这(zhè)15种特征中(zhōng)的许多(duō)特征(zhēng)。

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