据(jù)媒体报道，来自英(yīng)国(guó)牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和(hé)美国得克萨(sà)斯大学(xué)的一(yī)个科研(yán)团队宣(xuān)布了(le)一项重要成就：他(tā)们(men)通过堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一种(zhǒng)厚度仅几个原子(zi)大小的人工神经(jīng)元，其(qí)能够(gòu)处理光(guāng)和电(diàn)信号进行计算，有望用于下一代人工(gōng)智能计算，也有助(zhù)科(kē)学家更好(hǎo)地模拟(nǐ)和理解人脑(nǎo)。相关(guān)研究成果刊载于(yú)最(zuì)新一(yī)期《自然(rán)·纳米技(jì)术(shù)》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人工智能应用的发展呈指数级增长，对计算能力也(yě)提出了越来越高的(de)要求，只有(yǒu)开发出革命性(xìng)硬(yìng)件，才能适应未来算力爆(bào)炸时代的(de)要求。而此次(cì)科研人员用(yòng)了3种2D材(cái)料制备出了薄如原子的(de)人工神经元(yuán)，它能学习和处理更加复杂的任(rèn)务(wù)。

　　公开(kāi)资(zī)料显示，AI通过数据学习一层层(céng)的神经网络，机器自主分(fēn)辨参数，不断地将参数(shù)归类、计算，形成机器自我(wǒ)的(de)学习。神经网络在机器(qì)学习和(hé)认知(zhī)科学领域，是一(yī)种模仿生(shēng)物神经网络（动(dòng)物的中枢神经系统(tǒng)，特别是大脑(nǎo)）的结构和功能(néng)的数学(xué)模型或计算模(mó)型。

　　神经网络由大量(liàng)的人(rén)工(gōng)神经元(yuán)联结进行计算。大(dà)多数情况下人工神经网络能(néng)在外界信息的基础(chǔ)上(shàng)改变内(nèi)部结构，具(jù)备学习功能(néng)。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易(yì)平(píng)台回(huí)复人工神经元相关业务的上市公司包括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如(rú)下：

　　具体来看，科(kē)大讯(xùn)飞(fēi)的(de)讯飞超(chāo)脑通过大数据、云计算和移(yí)动(dòng)互联网，并将算法直(zhí)接和应用结合，在(zài)应(yīng)用(yòng)中(zhōng)不断迭代循环优化。讯飞超脑采用了对大脑的深入解剖学，使(shǐ)人(rén)工神经(jīng)网络像人的大脑神(shén)经元更加接近，从而使用类似(shì)的人工神经元方式感(gǎn)知认知智能(néng)问题(tí)。

　　中科曙光建(jiàn)设(shè)“全国(guó)一体化算力服(fú)务(wù)平台(tái)”，通过统一的算力服(fú)务门户，实现全(quán)国范围内智能(néng)算力(lì)、通用算力资源(yuán)的(de)融合调度及弹性供给，满足(zú)各类(lèi)用(yòng)户(hù)对算力(lì)的多样(yàng)化、可靠性和便(biàn)捷性的(de)需求。在类脑智能领(lǐng)域，携手(shǒu)复旦大学类脑智能科(kē)学与技术研究院(yuàn)，依(yī)托公司全国一体化算力服务平台，支撑全(quán)脑860亿(yì)神经元规模的全脑模(mó)拟计算。

　　不过(guò)，值(2016年是什么年zhí)得注意(yì)的是，有分析人士表示，关于人类大脑和神经细胞，还有很多(duō)不了解的地方。事实上，不知道神经细胞是如何(hé)利用这15种特征中(zhōng)的许多特征。

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