据媒体报道，来自英(yīng)国牛津大学(xué)、IBM欧洲(zhōu)研究所和(hé)美国(guó)得克萨斯大学的(de)一个(gè)科(kē)研团队(duì)宣布了一项重要成就(jiù)：他们(men)通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发出一种厚度仅几(jǐ)个原子大小的人工(gōng)神经元(yuán)，其能够处理(lǐ)光和电信(xìn)号(hào)进(jìn)行(xíng)计算(suàn)，有望用于下一(yī)代人工(gōng)智能(néng)计算，也有助(zhù)科学家更好(hǎo)地模拟(nǐ)和理解人(rén)脑(nǎo)。相(xiāng)关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内人士(shì)分(fēn)析指出，人工智(zhì)能应用的发展呈指数级增长，对计算能力也提(tí)出(chū)了越来越高的要求，只(zhǐ)有开(kāi)发出革命性(xìng)硬件，才能适应未来(lái)算力爆炸时代的要(yào)求。而此次(cì)科研人(rén)员用了3种2D材料(liào)制备出了薄如原子的人工神(shén)经元，它(tā)能学习和处(chù)理更加复杂的(de)任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过(guò)数据(jù)学习一层(céng)层的神经网络，机(jī)器自主分(fēn)辨参数，不断(duàn)地(dì)将参数归类、计算，形(xíng)成机器自我的学(xué)习。神经网络在(zài)机器学习(xí)和认知科(kē)学领(lǐng)域，是一种模仿生物神经(jīng)网络（动(dòng)物(wù)的中枢神(shén)经系统，特别是大脑）的结构和(hé)功能的数学(xué)模型(xíng)或(huò)计算模型。

　　神经(jīng)网络由大量(liàng)的人工(gōng)神经元联结(jié)进行(xíng)计算(suàn)。大多数情况下人(rén)工神经网络能(néng)在外界信息的(de)基础上改变内部(bù)结构，具备学习(xí)功能。

　　据(jù)财联(lián)社不(bù)完全整理，近期在互动易平(píng)台(tái)回复人(rén)工神经元(yuán)相(xiāng)关业务的(de)上(shàng)市公(gōng)司包括中(zhōng)科曙光、科大(辛追夫人是谁的夫人，辛追夫人是谁的母亲dà)讯飞、金自(zì)天(tiān)正、大富科(kē)技(jì)、深(shēn)水(shuǐ)海纳等，具体(tǐ)情(qíng)况(kuàng)如下(xià)：

　　具(jù)体来(lái)看，科大讯飞的(de)讯飞超脑通(tōng)过(guò)大(dà)数据、云计算和移动互联(lián)网，并将(jiāng)算法直接和(hé)应用结(jié)合，在应用(yòng)中不(bù)断迭(dié)代循(xún)环优(yōu)化(huà)。讯飞超(chāo)脑采(cǎi)用了对大脑的深入(rù)解(jiě)剖学，使(shǐ)人工(gōng)神经网(wǎng)络(luò)像(xiàng)人的大脑神经(jīng)元更加接(jiē)近，从而(ér)使(shǐ)用类似的人工神经元(yuán)方式感知认知智能问题(tí)。

　　中科曙光建设“全(quán)国一体化(huà)算力(lì)服务平台”，通过(guò)统一的算力服务门户(hù)，实现全国(guó)范围内(nèi)智能算力、通用算力资源的(de)融合调(diào)度及弹性(xìng)供给，满足各(gè)类用(yòng)户对算(suàn)力的多样化(huà)、可靠性和便捷性的(de)需求。在(zài)类脑智能领域，携手复旦(dàn)大学类脑智能科学与技(jì)术研究院，依托(tuō)公司全国(guó)一体(tǐ)化算力服务平台(tái)，支撑(chēng)全(quán)脑860亿神(shén)经元规(guī)模(mó)的全脑模(mó)拟计算。

　　不(bù)过，值(zhí)得注(zhù)意的是，有分析人士表示，关于人类(lèi)大脑和(hé)神经细胞，还有(yǒu)很多不了解(jiě)的地(dì)方。事实上，不知道(dào)神经(jīng)细胞是(shì)如(rú)何利用这(zhè)15种特(tè)征(zhēng)中(zhōng)的许多特征(zhēng)。

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