据媒(méi)体报道，来自英国(guó)牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美国得克萨(sà)斯(sī)大学的一个科研团队(duì)宣布了(le)一(yī)项重要成就：他们通(tōng)过(guò)堆叠二维(wéi)（2D）材料(liào)，开发出(chū)一种厚度仅(jǐn)几个(gè)原子(zi)大小的人工(gōng)神经元(yuán)，其(qí)能够(gòu)处理光和电信号进行计算，有望用于下一(yī)代(dài)人工智能计算，也有助科学家(jiā)更好(hǎo)地(dì)模拟和理解人脑(nǎo)。相关研(yán)究成果刊载于最新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指出(chū)，人(rén)工智能应(yīng)用(yòng)的(de)发展呈指(zhǐ)数级增(zēng)长，对计算(suàn)能力也提出(chū)了越来越高的要求，只有开发出(chū)革命性(xìng)硬件，才(cái)能适应未来(lái)算力爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科(kē)研人员(yuán)用(yòng)了(le)3种2D材(cái)料制备出(chū)了薄如(rú)原子的人工神经(jīng)元，它能学习和处理(lǐ)更加(jiā)复杂的任(rèn)务。

　　公(gōng)开资(zī)料显示(shì)，AI通过数据学习一层层的神(shén)经网络，机器自主分辨参数，不断地将参数归类、计算(suàn)，形成机器(qì)自我的学习。神(shén)经(jīng)网络在机器学(xué)习(xí)和认知(zhī)科学领域，是一(yī)种模仿生物神经网(wǎng)络（动(dòng)物的中(zhōng)枢神经系(xì)统，特别是大(dà)脑）的结构和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由(yóu)大(dà)量(liàng)的人工(gōng)神经元(yuán)联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外(wài)界信(xìn)息的基(jī)础上改(gǎi)变(biàn)内部结构，具备学习功能(néng)。

　　据财(cái)联社(shè)不(bù)完全整(zhěng)理，近期(qī)在互(hù)动易平台回复人(rén)工神经元(yuán)相关业务的(de)上(shàng)市公(gōng)司包(bāo)括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体情(qíng)况如下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的讯飞(fēi)超脑通过大数据(jù)、云计算(suàn)和移(yí)动互(hù)联网，并将(jiāng)算(suàn)法(fǎ)直接和应用结(jié)合(hé)，在应用(yòng)中不断迭代(dài)循环优化(huà)。讯飞超脑采用了对(duì)大脑的深入解(jiě)剖学，使人工神经网络像(xiàng)人的大脑神经元更加接近，从而使用类似(shì)的人工神经元方(fāng)式(shì)感知认知智能问(wèn)题。

　　中科曙(shǔ)光建设“全国一体(tǐ)化(huà)算力服务漠北是现在的哪里，明朝的漠北是现在的哪里(漠北是现在的哪里，明朝的漠北是现在的哪里wù)平(píng)台”，通过统一的算力服务门(mén)户，实现全国范围内智能算力、通用算(suàn)力资(zī)源(yuán)的融(róng)合调度及弹性供(gōng)给(gěi)，满(mǎn)足各类用户对(duì)算力的多样化、可靠性和便捷性(xìng)的需求。在(zài)类脑智(zhì)能领(lǐng)域，携(xié)手复旦大学类脑智能科(kē)学与技术研究(jiū)院，依托公司全国一体(tǐ)化算力(lì)服务平台，支撑全脑860亿(yì)神经元(yuán)规模(mó)的全脑(nǎo)模(mó)拟计算。

　　不(bù)过，值得(dé)注意的是，有(yǒu)分析(xī)人士表示，关(guān)于人(rén)类大脑和神经细胞，还(hái)有很多(duō)不了解的(de)地方。事实上，不(bù)知道神经细胞是如何利用这15种特征中的许多特征。

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