据媒体报道，来(lái)自英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和(hé)美(měi)国得克萨(sà)斯大学(xué)的一个科研团队(duì)宣布了(le)一项重要成就：他们通过堆(duī)叠二(èr)维（2D）材料，开发出一(yī)种(zhǒng)厚(hòu)度仅几个(gè)原子大小的人工神(shén)经元，其能够处理光和电信(xìn)号进(jìn)行计算，有望用于下一代人(rén)工智能(néng)计(jì)算，也有助科学(xué)家更好地(dì)模拟和(hé)理(lǐ)解人脑。相关(guān)研究成果刊(kān)载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人士分(fēn)析指(zhǐ)出(chū)，人工智能应用的(de)发(fā)展呈(chéng)指数级增长，对计算(suàn)能(néng)力(lì)也提出(chū)了越来越高(gāo)的要求，只有开发出革命性(xìng)硬(yìng)件，才能(néng)适应(yīng)未来算力爆炸时代的要求。而(ér)此次科研人员用了3种2D材(cái)料(liào)制备出了薄如原子(zi)的人工神经元，它能学习和处理更加复杂(zá)的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学(xué)习一层层的神经(jīng)网络，机(jī)器自(zì)主分辨参(cān)数(shù)，不断(duàn)地将参数归(guī)类、计算，形成(chéng)机器自(zì)我的学习。神经(jīng)网络在机(jī)器学习和认(rèn)知科学领域，是一(yī)种模仿生物(wù)神经网络（动物的中枢神(shén)经系(xì)统(tǒng)，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或(huò)计算模型。

　　神经网络由大量的人工神经(jīng)元联结进行计算。大(dà)多数情况下(xià)人工进退维谷的意思解释，进退维谷的意思和造句神经网络能在外界(jiè)信息(xī)的基础(chǔ)上改变(biàn)内部结构，具(jù)备学习功能。

　　据(jù)财联社(shè)不完全整理，近(jìn)期在(zài)互动(dòng)易(yì)平台回复人工神(shén)经(jīng)元相关业务的上市(shì)公司包括(kuò)中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大富科(kē)技、深(shēn)水海纳等，具体(tǐ)情况(kuàng)如(rú)下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和(hé)移(yí)动互联网，并将算法直接和(hé)应用结合，在应(yīng)用中不断迭代循环优化。讯飞超(chāo)脑采(cǎi)用了对大脑的深入(rù)解剖学，使人工神经网络像人的(de)大脑神(shén)经元(yuán)更加接(jiē)近(jìn)，从(cóng)而使用(yòng)类似的人(rén)工神经(jīng)元方(fāng)式感知认知(zhī)智能问题。

　　中科(kē)曙光建设“全国一体化算力(lì)服(fú)务(wù)平台”，通过统一的算力服务门户，实(shí)现(xiàn)全国范围内智能(néng)算力(lì)、通用(yòng)算力资(zī)源(yuán)的融(róng)合(hé)调度及(jí)弹(dàn)性(xìng)供给，满足各类(lèi)用户对(duì)算(suàn)力的多样化、可靠性和(hé)便(biàn)捷性(xìng)的需(xū)求。在类脑智能(néng)领域，携手(shǒu)复旦大学类(lèi)脑智能科(kē)学(xué)与技(jì)术研究院，依(yī)托公司(sī)全(quán)国一体化算力服务(wù)平台，支撑全脑860亿(yì)神(shén)经(jīng)元规模的全脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关(guān)于(yú)人类大脑和神经细胞，还(hái)有很多不了解的地方。事(shì)实上(shàng)，不知道神(shén)经细胞(bāo)是如何利用这15种特(tè)征中的许多特征。

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