据媒体报道(dào)，来(lái)自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和(hé)美国得(dé)克萨斯大(dà)学(xué)的一(yī)个科研团队宣布(bù)了一项重要成(chéng)就：他们通过(guò)堆叠二维(wéi)（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原子(zi)大小的人工神经(jīng)元，其能够处理(lǐ)光和电(diàn)信号进行计(jì)算，有(yǒu)望(wàng)用于下一(yī)代人工智(zhì)能计(jì)算，也有助(zhù)科学(xué)家(jiā)更好地模拟(nǐ)和理解(jiě)人脑。相关(guān)研究成果(guǒ)刊载(zài)于最(zuì)新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指(zhǐ)出，人工智能应用(yòng)的发展呈坡比1_1.5怎么计算坡长，坡度最简单的计算方法指(zhǐ)数级增长，对(duì)计算能力也提出了(le)越来越高(gāo)的要求，只有开发(fā)出革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要求。而此次(cì)科研人员用了3种2D材料制(zhì)备出了薄如原子的人工(gōng)神经元(yuán)，它(tā)能学(xué)习(xí)和(hé)处理(lǐ)更(gèng)加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学(xué)习一(yī)层层的神经网络，机器(qì)自(zì)主分辨参(cān)数，不断地将参数(shù)归类、计算，形成机(jī)器自我的学习(xí)。神经网络(luò)在机器学习和认知科学(xué)领域，是一种(zhǒng)模(mó)仿生物神(shén)经(jīng)网(wǎng)络(luò)（动物的中枢神经系(xì)统，特别(bié)是大脑）的结(jié)构和(hé)功能的数学模型或(huò)计算(suàn)模(mó)型。

　　神经网络由大量的(de)人工神经元联结进行计(jì)算。大(dà)多数情(qíng)况下人工神(shén)经网(wǎng)络能(néng)在外界信息的基础上改变内(nèi)部(bù)结构，具备学习功能。

　　据(jù)财联社不完全(quán)整理，近期在(zài)互(hù)动易平台回复人工神经元相关业务的上市公司包括(kuò)中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自(zì)天正、大富科技、深水海纳等，具(jù)体情况如下：

　　具体来看，科大(dà)讯飞的(de)讯飞超脑通过大(dà)数(shù)据、云计算和移(yí)动互联网，并将(jiāng)算法直接和应(yīng)用结合(hé)，在应用中(zhōng)不断迭代(dài)循(xún)环优化。讯(xùn)飞(fēi)超脑(nǎo)采用了对(duì)大脑(nǎo)的深(shēn)入解剖学，使(shǐ)人工神经网络像人(rén)的大脑(nǎo)神经元更加接(jiē)近，从(cóng)而使用类(lèi)似(shì)的人工神经元方(fāng)式感知(zhī)认知(zhī)智能(néng)问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算(suàn)力服务平台”，通过统一的算(suàn)力(lì)服务门(mén)户，实现全国范围内智能算(suàn)力、通用算力(lì)资(zī)源(yuán)的(de)融合调度(dù)及弹性供给，满足(zú)各类(lèi)用(yòng)户(hù)对算力的多样化、可(kě)靠性和便捷性(xìng)的需求。在(zài)类脑(nǎo)智能领域，携(xié)手复旦大学类脑智能(néng)科学与技术研究院，依托公司全国(guó)一体化算力(lì)服务平台，支撑全脑860亿神(shén)经元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的是(shì)，有(yǒu)分析人士表示，关于人(rén)类大脑和神经细(xì)胞，还有(yǒu)很(hěn)多(duō)不了解(jiě)的地(dì)方。事实上(shàng)，不(bù)知道神经细(xì)胞(bāo)是如何(hé)利用这15种(zhǒng)特征中的许多特征。

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