据媒(méi)体报道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大(dà)学(xué)的一个科研团(tuán)队宣布了(le)一项(xiàng)重(zhòng)要成就：他们通过堆叠(dié)二维（2D）材料，开发(fā)出一种厚(hòu)度仅几个(gè)原子大小的人工神经元，其能够处理光和电信号(hào)进行计算，有望用于下一代(dài)人(rén)工智能(néng)计算，也有助科(kē)学家(jiā)更(gèng)好地模拟和(hé)理(lǐ)解(jiě)人脑。相关研究成果刊载于最新一(yī)期《自(zì)然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业内人士分析指出，人工智能应用的发(fā)展呈指(zhǐ)数级(jí)增(zēng)长(zhǎng)，对计(jì)算能力也提出了越来越高的要求，只有开发出革(gé)命(mìng)性硬件，才能适应(yīng)未来算力爆炸时(shí)代的要求。而(ér)此次科研人员用(yòng)了3种2D材料制备出了薄如原子的人工神(shén)经元，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层层的神经网络，机器(qì)自主分辨参数，不断地将参数(shù)归类、计算，形成机(jī)器自我的学习。神经网(wǎng)络在机(jī)器学(xué)习和认(rèn)知科学(xué)领域，是(shì)一(yī)种(zhǒng)模仿生物神经网络（动物的中枢(shū)神(shén)经系统，特别(bié)是大脑）的结构和功能的数(shù)学模型或计(jì)算模型。

　　神经网络由大量(liàng)的人工神经(jīng)元联(lián)结进行计算。大多(duō)数情况下(xià)人工(gōng)神经网络能(néng)在外界(jiè)信息的基础上(shàng)改变内部结构，具备学(xué)习功能。

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　　据(jù)财联社不完全整理，近期在互动易(yì)平台回复人工神经元相关业(yè)务的上市公司包(bāo)括中科曙光、科大(dà)讯(xùn)飞、金自(zì)天正、大(dà)富科技、深水海(hǎi)纳(nà)等，具体情况如下(xià)：

　　具体来看，科大讯飞的讯(xùn)飞超脑通过大数据、云计算和移动(dòng)互联网(wǎng)，并将算(suàn)法直接(jiē)和应用结合，在应用中不(bù)断迭代循环优(yōu)化(huà)。讯(xùn)飞超脑采用了对(duì)大脑的深入解剖学，使人工神经(jīng)网(wǎng)络像人的大脑神经元(yuán)更加接近，从(cóng)而使用类(lèi)似的人工神经元方式感知认(rèn)知智能问题。

　　中科(kē)曙(shǔ)光建设“全国一体(tǐ)化(huà)算(suàn)力服务平台”，通(tōng)过统(tǒng)一(yī)的算力服务门户，实现全国范围内智能算力、通用算力(lì)资源(yuán)的(de)融合调度及(jí)弹(dàn)性(xìng)供(gōng)给，满(mǎn)足各(gè)类用户对算(suàn)力的(de)多(duō)样化、可靠(kào)性和(hé)便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能领域，携手复(fù)旦(dàn)大(dà)学类脑智能科学(xué)与技(jì)术研究院，依托(tuō)公司全国一体化(huà)算力服务平台(tái)，支撑全(quán)脑860亿神经元规模的全(quán)脑模拟计(jì)算。

　　不过，值得注意的(de)是，有分析人(rén)士表示，关于人类大脑和神经细胞，还有很多不了(le)解的地方。事实上，不知道神经细胞(bāo)是如何利用这(zhè)15种特征(zhēng)中的许(xǔ)多特征(zhēng)。

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