据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨斯(sī)大学的一个科研(yán)团队(duì)宣布(bù)了一项重(zhòng)要成就：他们通过(guò)堆(duī)叠二维（2D）材(cái)料(liào)，开发出一种厚度仅几个原(yuán)子大小的人(rén)工神经元(yuán)，其能够处理光和电信号进行计算(suàn)，有望用于下一代人工智(zhì)能计算，也(yě)有助(zhù)科学家更好地模拟和理解人脑。相关(guān)研究成果(guǒ)刊载于(yú)最新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业内人士分(fēn)析指出，人(rén)工智能应用的(de)发展呈指数(shù)级增长，对计算能力也提出了越来越高的(de)要求，只有开发出革命性硬件，才能适应(yīng)未来算力爆炸时代的要求。而此次(cì)科研(yán)人员用了3种2D材料(liào)制(zhì)备(bèi)出了(le)薄如原(yuán)子的人工神(shén)经元，它能学(xué)习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数(shù)据(jù)学习一层(céng)层的(de)神经网(wǎng)络，机(jī)器自主(zhǔ)分(fēn)辨参数(shù)，不断地将(jiāng)参(cān)数归类、计算，形(xíng)成机器自(zì)我的(de)学习。神经网络在机器学习和认知科学领域，是(shì)一种模仿(fǎng)生(shēng)物神经(jīng)网(wǎng)络（动物的中枢神经系统(tǒng)，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型(xíng)。

　　神经网(wǎng)络(luò)由大量的人工神经元不拘于时句式类型，不拘于时句式还原联结进行计算。大多数情况下人(rén)工(gōng)神经网络能在外界信息的基础上改变内部(bù)结构，具(jù)备学习功能(néng)。

　　据财(cái)联社不完全整理，近(jìn)期在互动易平台(tái)回复人工神经元(yuán)相关业务的上市公司(sī)包括中科(kē)曙光、科(kē)大讯飞、金自天正、大富科技、深(shēn)水海(hǎi)纳等，具体情况如下：

　　具(jù)体来看，科(kē)大(dà)讯飞的讯(xùn)飞超脑(nǎo)通过大数(shù)据、云计算和移动互联(lián)网，并将(jiāng)算法直接和应用(yòng)结合，在应用中不断迭代循环优化。讯飞超(chāo)脑采用(yòng)了对(duì)大脑的(de)深入(rù)解剖学，使人工神经网络(luò)像人的大脑神经(jīng)元更加接近(jìn)，从而(ér)使用类似的人工神(shén)不拘于时句式类型，不拘于时句式还原经元(yuán)方(fāng)式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设(shè)“全国一体(tǐ)化算力服务(wù)平台”，通过统(tǒng)一的(de)算(suàn)力服务(wù)门户，实现全国范(fàn)围内(nèi)智能算力(lì)、通用算(suàn)力资(zī)源的融合调度及弹性(xìng)供给，满足各(gè)类用户对算力的多样化、可靠性(xìng)和便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能领域，携手复(fù)旦大(dà)学类(lèi)脑智能科学与技(jì)术研究院，依(yī)托公(gōng)司全国一(yī)体化(huà)算力服务平台，支撑全脑860亿神(shén)经元规模的全脑模(mó)拟计算。

　　不(bù)过(guò)，值得注意的是，有分析人(rén)士表示，关于人(rén)类大脑(nǎo)和(hé)神经细胞，还有很多不了解的地方(fāng)。事(shì)实上，不(bù)知(zhī)道神经细胞是如(rú)何利用这15种特征中的许多特(tè)征。

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