据媒(méi)体报道，来自英国牛(niú)津大学、IBM欧(ōu)洲(zhōu)研究(jiū)所和(hé)美(měi)国得(dé)克萨斯大学(xué)的一个科研团队(duì)宣布了(le)一项重要成就：他(tā)们(men)通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一(yī)种厚度仅几(jǐ)个原子大小的人(rén)工神经元，其能够处理(lǐ)光(guāng)和电信号进行计算，有(yǒu)望(wàng)用于下一代人(rén)工智能计算(suàn)，也有助(zhù)科学(xué)家更好地(dì)模拟和(hé)理解(jiě)人脑。相关研究(jiū)成果刊(kān)载(zài)于最(zuì)新一期《自然(rán)·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人工智能(néng)应用(yòng)的(de)发展呈指数级增长，对计算能(néng)力也提出了越(yuè)来越(yuè)高的要求，只有开发出革命(mìng)性硬件，才能适应未来算(suàn)力(lì)爆(bào)炸(zhà)时代的要求。而此次科研人员用了3种(zhǒng)2D材料制备出(chū)了薄如原子的人工(gōng)神经(jīng)元，它能学习(xí)和(hé)处(chù)理更(gèng)加复杂的任务(wù)。

　　公(gōng)开资(zī)料显示，AI通过数据学习一(yī)层层的(de)神经网(wǎng)络，机(jī)器自主分辨参(cān)数，不断地将参(cān)数归类、计算，形(xíng)成机器自(zì)我的学习。神经网络在机器学习(xí)和认知科学领(lǐng)域，是一种模(mó)仿生物神经(jīng)网络(luò)（动物的中(zhōng)枢(shū)神经(jīng)系统，特别是大脑）的结构和(hé)功能的(de)数(shù)学模型或计(jì)算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的(de)人工神经元联结进行计算(suàn)。大多数(shù)情况(kuàng)下人工神经网络能在外(wài)界信息的(de)基础上改(gǎi)变内(nèi)部结构，具备学习功能。

　　据财联社(shè)不完全(quán)整理，近期在互动(dòng)易平台(tái)回(huí)复人工(gōng)神经元相(xiāng)关业务的上市公司包(bāo)括中(zhōng)科曙光(guāng)、科(kē)大讯飞、金自天正(zhèng)、大富科(kē)技、深(shēn)水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体来看(kàn)，科大讯(xùn)飞(fēi)的讯飞超脑通(tōng)过(guò)大数据、云计(jì)算和移动(dòng)互联网，并将(jiāng)算法(fǎ)直(zhí)接和应用(yòng)结合，在应用(yòng)中不断迭代(dài)循环优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑的(de)深入解剖学，使人工神(shén)经网络像人的大脑神(shén)经元更加(jiā)接(jiē)近，从(cóng)而使用(yòng)类似的(de)人工(gōng)神经元方式感知认(rèn)知智能(néng)问题。

　　中科曙光建(jiàn)设“全国一(yī)体化算(suàn)力服务(wù)平台”，通过统一的(de)算力服务门户(hù)，实(shí)现全国范(fàn)围内智能(néng)算力、通用算力(lì)资源(yuán)的融合调度(dù)及弹性供给，满足各类用户对算(suàn)力的多(duō)样化(huà)、可靠性(xìng)和便捷性的需求。在类脑智(zhì)能领(lǐng)域，携手复旦(dàn)大学类脑(nǎo)智(zhì)能(néng)科(kē)学(xué)与技术研究院(yuàn)，依托(tuō)公司全(quán)国一体化算力服(fú)务平台(tái)，支撑全脑860亿神(shén)经元规模的全脑(nǎo)模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意的是，有分(fēn)析人(rén)士(shì)表示，关于人类(lèi)大(dà)脑和(hé)神经细胞，还有很多不了解的地方。事实(shí)上，不知道(dào)神经细胞是(shì)如(rú)何(hé)利用(yòng)这15种特征(zhēng)中(zhōng)的许多特征。

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