据媒体(tǐ)报(bào)道，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧(ōu)洲研究(jiū)所和(hé)美国(guó)得克萨斯大学的一个科研(yán)团队宣布了一(yī)项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原子大小(xiǎo)的(de)人工神经(jīng)元，其能够处理光和电信号进行计算，有(yǒu)望用于下一(yī)代人工智(zhì)能计算，也有(yǒu)助(zhù)科学家更好地模拟(nǐ)和理解人脑。相关研究(jiū)成果刊(kān)载(zài)于最新一期(qī)《自然·纳(nà)米技术》杂志(zhì)。

　　业内人(rén)士分析指出(chū)，人工智能应用的发(fā)展呈指数(shù)级增长，对(duì)计算能力(lì)也(yě)提出(chū)了越(yuè)来越高的要求，只有(yǒu)开(kāi)发(fā)出革命(mìng)性硬件，才能适应(yīng)未来算力爆炸时代的要求(qiú)。而此(cǐ)次(cì)科(kē)研人员用(yòng)了(le)3种2D材(cái)料制(zhì)备出(chū)了薄如(rú)原子的人(rén)工神经元，它能学习和(hé)处理更加复杂的任(rèn)务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数据学习一层层的神经(jīng)网络，机(jī)器自主分辨参数，不断地将参数(shù)归类、计算，形成机器自我(wǒ)的学习(xí)。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一种模(mó)仿生物(wù)神经网络（动物的中(zhōng)枢神经系(xì)统，特别是大脑）的(de)结构和功能的(de)数学模型(xíng)或(huò)计算模型。

　　神经(jīng)网络由大量(liàng)的人工神经元联结进行计算。大多数(shù)情况下(xià)人工神(shén)经网络(luò)能在外(wài)界信(xìn)息(xī)的基础上(shàng)改变内(nèi)部结构，具(jù)备学习(xí)功能。

　　据财联社不完(wán)全整理，近期在(zài)互动易平台回复人工(gōng)神经元相关(guān)业(yè)务(wù)的上市公司(sī)包(bāo)括中科曙光(guāng)、科大讯(xùn)飞、金自天正、大富(fù)科技、深水海纳等，具体情况如(rú)下(xià)：

　　具体来(lái)看(kàn)，科大讯飞的(de)讯灰姑娘作者是安徒生还是格林飞(fēi)超(chāo)脑通过大数据(jù)、云计算和移动(dòng)互联(lián)网，并将算法直接和应用结合(hé)，在应用中不(bù)断(duàn)迭代循环优化(huà)。讯(xùn)飞超(chāo)脑(nǎo)采(cǎi)用了(le)对大脑的深(shēn)入(rù)解剖学，使人工神经网络像人的大(dà)脑神经元(yuán)更加接近，从(cóng)而(ér)使用类似的(de)人工神经元(yuán)方式感知认知智(zhì)能问(wèn)题。

　　中科曙光(guāng)建设“全(quán)国一体化算(suàn)力服务平(píng)台”，通过统一的算(suàn)力服务门(mén)户，实现全(quán)国范(fàn)围内智能算力、通(tōng)用算力资源的融合调(diào)度及弹性供给，满足各(gè)类用户对算力的多(duō)样化、可靠(kào)性和便捷性的需求。在类(lèi)脑智能领域，携手复旦大学类(lèi)脑(nǎo)智(zhì)能科(kē)学与技术研究院，依托公司全国一体化算力(lì)服务平台，支撑全脑(nǎo)860亿神经元规模(mó)的全脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得注(zhù)意(yì)的是(shì)，有分(fēn)析人(rén)士表示(shì)，关(guān)于(yú)人类大脑(nǎo)和神经(jīng)细胞(bāo)，还(hái)有(yǒu)很多(duō)不了(le)解的地方(fāng)。事(shì)实上，不知道神经细胞是如何利用这15种特征中的许(xǔ)多特(tè)征。

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