据(jù)媒体报道，来(lái)自(zì)英国(guó)牛津大学(xué)、IBM欧(ōu)洲研(yán)究(jiū)所和美国得克萨斯大学的一(yī)个科研团队宣布了一项重要成就(jiù)：他们通过堆叠(dié)二维（2D）材(cái)料，开发出一(yī)种厚度仅几个(gè)原子大小(xiǎo)的(de)人工神(shén)经元，其(qí)能够处理光和电信号进行计算，有望用于下一(yī)代人工(gōng)智(zhì)能计算，也(yě)有助科学家更好地模(mó)拟和(hé)理解人脑。相关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业内人士分析指出(chū)，人工(gōng)智能应(yīng)用的(de)发展(zhǎn)呈指数(shù)级增(zēng)长(zhǎng)，对计算能力也(yě)提出了越(yuè)来越高的(de)要求，只有开发出(chū)革命性硬件，才能适应未来算力爆炸(zhà)时代的要求。而此(cǐ)次(cì)科研人(rén)员(yuán)用了3种2D材料制备出了薄如原子的人工神经元(yuán)，它(tā)能学习和处(chù)理(lǐ)更加复杂(zá)的(de)任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习(xí)一层层的神(shén)经网络(luò)，机器自主(zhǔ)分辨参数，不断地将参数归类(lèi)、计算(suàn)，形成机(jī)器自我(wǒ)的学习。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动(dòng)物的(de)中枢神经系(xì)统，特(tè)别(bié)是(shì)大脑）的结构和功(gōng)能的数学模型或计算模型。

　　神(shén)经网络由大量的(de)人工神经元联结(jié)进行计算。大多数(shù)情况下人工神经网络(luò)能在外(wài)界信息的基础上改变内部(bù)结构(gòu)，具(jù)备学习功能(néng)。

　　据财联(lián)社不(bù)完全整(zhěng)理，近期在互(hù)动易(yì)平台回复人(rén)工神经元相关业务的(de)上市公司包括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深水海纳等，具(jù)体情况如下(xià)：

　　具体来看，科大讯飞的讯(xùn)飞超(chāo)脑通过(guò)大数据、云计算(suàn)和移动(dòng)互联网，并将算法直接和应用(yòng)结(jié)合(hé)，在应用中不断迭代循(xún)环优化(huà)。讯飞超(chāo)脑采用了对大脑的(de)深(shēn)入解剖学(xué)，使人工神经网络像人(rén)的大(dà)脑(nǎo)神经(jīng)元更加接近，从而使用类三大改造的内容和意义，简述三大改造的内容(lèi)似(shì)的(de)人(rén)工(gōng)神经(jīng)元方式感知认知(zhī)智能问题。

　　中科曙光(guāng)建(jiàn)设(shè)“全国(guó)三大改造的内容和意义，简述三大改造的内容一体化算力服务平台”，通过统一的算(suàn)力服务(wù)门户(hù)，实现全国范围内智能算力、通(tōng)用算(suàn)力资源(yuán)的融合调度(dù)及弹性供(gōng)给(gěi)，满足(zú)各类用户对算力的多样化、可靠性和(hé)便(biàn)捷(jié)性的需求。在类脑(nǎo)智能领域，携(xié)手(shǒu)复(fù)旦大学类脑智能(néng)科(kē)学与技术(shù)研(yán)究(jiū)院(yuàn)，依托公司全国一体化算力服务平台，支撑全脑860亿(yì)神经元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的是(shì)，有分析人士表示(shì)，关(guān)于(yú)人(rén)类(lèi)大(dà)脑(nǎo)和神经细胞，还(hái)有很(hěn)多不了解的地方。事实上，不知道神经细(xì)胞是(shì)如何利(lì)用这15种(zhǒng)特征中的许(xǔ)多特征。

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