据媒体报(bào)道，来(lái)自英国(guó)牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲研(yán)究所和美国(guó)得克萨斯大(dà)学的一个(gè)科研团队宣布了一项(xiàng)重要成就(jiù)：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料，开发(fā)出一种厚度仅几个(gè)原子大(dà)小的人工神(shén)经(jīng)元，其能够处理光和电信号进行计算，有望用于下一(yī)代人工智能计算(suàn)，也有(yǒu)助科学家(jiā)更好地模(mó)拟和理解人脑(nǎo)。相关(guān)研究成果刊载于最(zuì)新一期《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人(rén)工智能应用的发展呈指数(shù)级(jí)增(zēng)长(zhǎng)，对计(jì)算能力也(yě)提出(chū)了越来(lái)越高的要求(qiú)，只(zhǐ)有开(kāi)发出革(gé)命性硬件，才能适应未(wèi)来(lái)算(suàn)力爆炸时代的(de)要求。而此(cǐ)次科研(yán)人员用了3种2D材(cái)料制备(bèi)出了薄如原子(zi)的人工神经元，它能学习和处理更加复杂的(de)任务。

　　公开(kāi)资料(liào)显示，AI通过数据(jù)学习一层层的神(shén)经(jīng)网络，机(jī)器自主(zhǔ)分辨参数，不断地将参(cān)数(shù)归类、计算，形成机器自我的(de)学习。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一(yī)种模仿生(shēng)物神经网(wǎng)络(luò)（动物(wù)的中枢神(shén)经(jīng)系统，特别是大脑）的结构和功能(néng)的数学模型或(huò)计算模型。

　　神经(jīng)网(wǎng)络(luò)由大量的人工神经元联结(jié)进行计算。大多数(shù)情况下人工神经(jīng)网络能(néng)在外界(jiè)信息(xī)的基础上改(gǎi)变内部(bù)结构(gòu)，具备学习功能(néng)。

　　据财联社不完全整理，近期在(zài)互动(dòng)易平台回复人工神(shén)经元相关业(yè)务的(de)上(shàng)市公司包(bāo)括中科曙光、科大讯飞、金自天(tiān)正、大(dà)富科(kē)技(jì)、深水海纳等(děng)，具体情况如下：

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　　具体来看，科大(dà)讯飞的(de)讯(xùn)飞超脑(nǎo)通过大数据、云计(jì)算和移动互联网，并将算法直接(jiē)和应用结合，在(zài)应用中(zhōng)不(bù)断迭代(dài)循环优化(huà)。讯飞超脑采用了对大(dà)脑的深入(rù)解剖学，使人工神(shén)经网络(luò)像(xiàng)人的大脑神(shén)经(jīng)元更加分数的导数公式口诀，分数的导数公式推导接近，从而使用类(lèi)似(shì)的(de)人工神经元方式感知认知智能(néng)问(wèn)题。

　　中科曙(shǔ)光建(jiàn)设(shè)“全国一(yī)体化算力服务平台”，通过(guò)统一的算力服(fú)务门户，实现(xiàn)全(quán)国范围(wéi)内智能算(suàn)力、通用算力资源的融合调度及弹性(xìng)供给，满(mǎn)足各类用(yòng)户(hù)对算力的多样化、可靠性和便捷性的需(xū)求。在类(lèi)脑(nǎo)智能领(lǐng)域，携手复旦大学(xué)类脑智能科(kē)学与技术研(yán)究院，依托(tuō)公(gōng)司全国(guó)一体化算力(lì)服务平台，支撑(chēng)全脑860亿神经元规模的全脑(nǎo)模(mó)拟计算。

　　不过，值得注意的(de)是，有分析人(rén)士表示，关于人(rén)类大脑和(hé)神(shén)经细胞(bāo)，还(hái)有很多不(bù)了解的地方。事实上，不知道神经细(xì)胞是如何利用这15种特征中的许多特征。

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