据媒体报(bào)道(dào)，来自(zì)英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得(dé)克萨斯大学的一(yī)个科研(yán)团队宣布(bù)了一项(xiàng)重要(yào)成就：他们通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发出一种(zhǒng)厚度仅几个原子(zi)大小(xiǎo)的(de)人工神经(jīng)元，其(qí)能够处理(lǐ)光和(hé)电信(xìn)号进行计(jì)算，有望(wàng)用于下(xià)一代人工(gōng)智能(néng)计算，也有助科学家更好(hǎo)地(dì)模拟和理解(jiě)人脑。相关研究(jiū)成(chéng)果刊(kān)载(zài)于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业内(nèi)人(rén)士分析(xī)指出，人工智能应(yīng)用的发展呈指数级增长(zhǎng)，对计算能力也提出(chū)了越(yuè)来(lái)越(yuè)高的要求，只有开发出革命性硬件，才(cái)能适应未来算(suàn)力(lì)爆炸时(shí)代的(de)要求(qiú)。而(ér)此次(cì)科研人(rén)员用了(le)3种2D材(cái)料制备出了(le)薄(báo)如原(yuán)子的(de)人工(gōng)神经(jīng)元，它能学习(xí)和处(chù)理(lǐ)更加复杂的(de)任(rèn)务。

　　公(gōng)开资料显示，AI通过数据(jù)学习(xí)一层层(céng)的神经网络，机(jī)器(qì)自主分辨参(cān)数，不断地将参(cān)数归类、计算，形成机器自我的学习。神经网络在机器学(xué)习(xí)和(hé)认知(zhī)科学领域，是(shì)一(yī)种模仿生物神经网络（动(dòng)物(wù)的中(zhōng)枢神经系统，特别是大脑）的结构和功(gōng)能的数学(xué)模型或计算模(mó)型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工神经元(yuán)联结进行计算。大多(duō)数(shù)情(qíng)况下人(rén)工神经(jīng)网(wǎng)络能在外界信息的基础上改变内部结构，具备学习功能。

　　据财联(lián)社不完(wán)全整理，近期在互动易平台回复人(rén)工神经元相(xiāng)关(guān)业务的上市公司包括中科(kē)曙光(guāng)、科大讯(xùn)飞、金自天正、大富科技、深(shēn)水海纳(nà)等，具体情况如(rú)下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过(guò)大(dà)数(shù)据、云计算和移动(dòng)互联网，并将(jiāng)算法直接和应用结合，在应(yīng)用中不(bù)断迭代循环优(yōu)化。讯飞超脑(nǎo)采用了(le)对大(dà)脑的深入解剖学，使人工神(shén)经网络像人(rén)的(de)大脑神经(jīng)元更(gèng)加(jiā)接近，从而使用(yòng)类(lèi)似的人工(gōng)神(shén)经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全(quán)国一体化(huà)算(suàn)力服(fú)务平台(tái)”，通过统一的算力(lì)服务门户，实现(xiàn)全国范(fàn)围内智(zhì)能算力、通用算力(lì)资源的融合调度及弹性供给(gěi)，满足各类用户对算力(lì)的多(duō)样(yàng)化、可靠性和便捷性的(de)需求(qiú)。在类脑智能领域，携手复(fù)旦大学类脑(nǎo)智能科学与吴亦凡现在在哪里关着技术(shù)研究院，依托公司(sī)全(quán)国一(yī)体化算(suàn)力服(fú)务平台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟计(jì)算。

　　不过，值得注(zhù)意的是，有分析人士表示，关于人类大(dà)脑(nǎo)和神经细胞，还有很(hěn)多不了解的地方。事实上(shàng)，不知道神经细胞(bāo)是如(rú)何(hé)利用这15种特(tè)征(zhēng)中的许多特征。

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