据媒(méi)体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美国(guó)得克萨斯大学的(de)一个科研团队宣布(bù)了(le)一项重(zhòng)要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅(jǐn)几个原子大小的(de)人工神经元，其能够处(chù)理光和电(diàn)信号进(jìn)行计算(suàn)，有(yǒu)望用(yòng)于下一代人工智能计(jì)算，也有助(zhù)科学家更好地(dì)模拟和(hé)理解人脑。相关研究成(chéng)果刊载于(yú)最新一期《自然·纳(nà)米技术》杂(zá)志。

　　业内人士分析指出，人(rén)工(gōng)智能应用的发展呈指(zhǐ)数级增长，对计算能力也提出了越来越(yuè)高的要求，只(zhǐ)有开发出(chū)革命性硬件，才能适应(yīng)未来算力爆炸时代的要求(qiú)。而此次科研人员用了(le)3种2D材料制备出了薄如原(yuán)子的(de)人工神经元(yuán)，它能学(xué)习和处理更加复杂的任(rèn)务。

　　公开(kāi)资料(liào)显(xiǎn)示，AI通过数据学习一层层的神(shén)经网络，机(jī)器(qì)自主分(fēn)辨参数，不断地将参数归类、计(jì)算(suàn)，形成机器自我的学习。神经网络(luò)在机(jī)器学习和(hé)认知科(kē)学领域，是一种模(mó)仿生(shēng)物神经网络（动物(wù)的中枢(shū)神经(jīng)系统，特别是大(dà)脑）的结构和功能的数学模型或计(jì)算模型。

　　神经(jīng)网络由(yóu)大(dà)量的人(rén)工(gōng)神经(jīng)元联结进行计算。大多(duō)数情况下人工(gōng)神(shén)经网络能在外界信息(xī)的基础上(shàng)改变(biàn)内部(bù)结构，具备学习(xí)功能。

　　据财联社不完全整理，近期在(zài)互动(dòng)易平台(tái)回复人工神经元相关业务的上(shàng)市公(gōng)司(sī)包括中科曙光、科(kē)大讯飞、金自天正、大富(fù)科技(jì)、深水海纳等，具体(tǐ)情况如(rú)下：

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　　具体来看，科大讯飞的讯飞超(chāo)脑(nǎo)通(tōng)过大(dà)数据、云计算和移动互联网，并(bìng)将算法(fǎ)直接和(hé)应用结合(hé)，在应用中不(bù)断迭代循环优化。讯飞超脑(nǎo)采(cǎi)用了对大脑的(de)深入解剖学，使人工神经(jīng)网络像人的大脑神经元更加接近，从而(ér)使用(yòng)类似的人(rén)工神经元(yuán)方式感知(zhī)认知智能(néng)问题(tí)。

　　中(zhōng)科曙光建设(shè)“全国(guó)一体化算力服务平台”，通(tōng)过统一(yī)的算力服务门户，实现全国(guó)范围内智(zhì)能算力、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满足各类用户对算力(lì)的多(duō)样化、可靠性和便捷性(xìng)的需求。在类脑智能领域，携手复旦大(dà)学(xué)类脑(nǎo)智能科学与技(jì)术研(yán)究院，依托(tuō)公司全国一体化算力服务(wù)平(píng)台，支撑全(quán)脑860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的是，有分析人(rén)士(shì)表示，关于(yú)人(rén)类大脑和(hé)神经(jīng)细胞(bāo)，还有很多不了解(jiě)的地方。事实上，不(bù)知道(dào)神(shén)经细胞(bāo)是如何利(lì)用这15种特征中(zhōng)的许多特征。

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