据媒体(tǐ)报(bào)道(dào)，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧洲研究所(suǒ)和(hé)美国得(dé)克萨斯大学的一个(gè)科研团队宣布了一项重要(yào)成就：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一(yī)种厚度(dù)仅几个(gè)原子大小(xiǎo)的(de)人工神经元，其能够处理光和电信号(hào)进(jìn)行计算，有望用于下一代人工智能计(jì)算，也(yě)有(yǒu)助科(kē)学家更好地(dì)模拟和理解人(rén)脑。相关研究成果(guǒ)刊载(zài)于(yú)最新一期《自然·纳米技(jì)术》杂志(zhì)。

　　业内人(rén)士分析指出，人工智能应用(yòng)的发(fā)展(zhǎn)呈指(zhǐ)数级增(zēng)长(zhǎng)，对计(jì)算能力也提出了越来越(yuè)高的要求，只有(yǒu)开(kāi)发出革命性(xìng)硬件，才能适应未来算力爆(bào)炸时(shí)代的要求。而(ér)此(cǐ)次科(kē)研(yán)人员用(yòng)了3种2D材料(liào)制(zhì)备(bèi)出了薄如原子的人(rén)工(gōng)神(shén)经元(yuán)，它能(néng)学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通(tōng)过(guò)数据学习一层层(céng)的神经网(wǎng)络，机器自主分辨参(cān)数，不断(duàn)地将参(cān)数(shù)归(guī)类、计算，形成机器(qì)自我的学习。神经网络在机器学习(xí)和(hé)认知科学(xué)领域，是一种模仿生物神经网络（动物(wù)的中枢神(shén)经系(xì)统，特(tè)别(bié)是大(dà)脑）的结(jié)构(gòu)和(hé)功能(néng)的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大(dà)量的人工神(shén)经(jīng)元联(lián)结进(jìn)行计算。大多数情况(kuàng)下人工神经网(wǎng)络能(néng)在外(wài)界信息的基础(chǔ)上改(gǎi)变内部结(jié)构(gòu)，具备学习功能(néng)。

　　据财联社不完全整(zhěng)理，近期在互动易平台回复(fù)人工(gōng)神(shén)经元相关业务的上市公司包(bāo)括中(zhōng)科曙光、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深水海纳(nà)等，具体情况如下：

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　　具体来看，科大(dà)讯飞的讯飞超脑(nǎo)通过大数(shù)据、云计算(suàn)和移动互联(lián)网，并将(jiāng)算(suàn)法直(zhí)接(jiē)和应用结合，在应用中不断迭代循环优(yōu)化(huà)。讯飞(fēi)超脑采用了对大脑的深入(rù)解剖学，使人工神经网(wǎng)络像人的大脑神经元(yuán)更加接近，从而使用类似的人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建(jiàn)设(shè)“全(quán)国一(yī)体化算力服务平台”，通(tōng)过统一(yī)的算力服务门户，实现(xiàn)全国(guó)范围内智能算力、通用算(suàn)力资源(yuán)的融(róng)合调度及弹性(xìng)供(gōng)给(gěi)，满足各类用(yòng)户对(duì)算(suàn)力的(de)多(duō)样化、可(kě)靠性(xìng)和便捷(jié)性的需求。在(zài)类(lèi)脑智(zhì)能领域，携手(shǒu)复旦大学类脑(nǎo)智(zhì)能(néng)科(kē)学(xué)与技术研究院胡服骑射的故事及启示感悟，胡服骑射的故事告诉我们什么，依托公(gōng)司(sī)全国一体(tǐ)化算力服务平台(tái)，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得(dé)注(zhù)意的是(shì)，有(yǒu)分(fēn)析人士(shì)表示(shì)，关于(yú)人类大脑和(hé)神经细胞，还有很(hěn)多不了解的地方。事实上，不知道神经细胞(bāo)是如何利用这15种特(tè)征(zhēng)中(zhōng)的许多特征。

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