据媒体报道，来自(zì)英(yīng)国牛津(jīn)大学、IBM欧洲(zhōu)研究所(suǒ)和美国得克(kè)萨斯大学的一个科(kē)研团(tuán)队宣(xuān)布了(le)一项重要成就：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一种厚度仅几个原子大(dà)小的人工神经元(yuán)，其能够处理光和电信号进行计算，有望用于下一代(dài)人工智能(néng)计算，也有助科学(xué)家更好地模拟和理(lǐ)解(jiě)人脑。相关研究成果刊载于(yú)最新一期《自然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人士分析指出(chū)，人(rén)工智(zhì)能应用的发展呈指数级(jí)增长(zhǎng)，对计算(suàn)能力(lì)也提(tí)出了(le)越来越高的要求，只有开发出革(gé)命性(xìng)硬件，才能适(shì)应未来算力爆炸时代的要(yào)求。而此次(cì)科研人员用了3种(zhǒng)2D材料制备出了(le)薄如原子(zi)的人工(gōng)神经(jīng)元，它能学习和处(chù)理更加复杂的任务。

　　公(gōng)开资料显示，AI通过(guò)数据学习一层(céng)层的神经(jīng)网(wǎng)络，机(jī)器自主(zhǔ)分辨参数，不断地(dì)将参数归类、计(jì)算，形成机器自我(wǒ)的学习。神经(jīng)网络在机(jī)器(qì)学习和(hé)认(rèn)知(zhī)科学领域，是(shì)一种(zhǒng)模仿生物神经网络（动物的中(zhōng)枢神经系统(tǒng)，特别是大脑）的结构和功能的(de)数学模型或计算(suàn)模型。

　　神(shén)经网络(luò)由大(dà)量的人工(gōng)神经元联结进行(xíng)计算。大多数情况下(xià)人工神经网络能在(zài)外界(jiè)信息的基(jī)础上改变内部结构(gòu)，具备学习(xí)功能(néng)。

　　据财(cái)联社不(bù)完全整理，近期在(zài)互动易(yì)平台(tái)回复人工神(shén)经元相(xiāng)关业务的上(shàng)市(shì)公(gōng)司包括中科曙光、科大讯飞、金自(zì)天正、大(dà)富(fù)科技、深水(shuǐ)海纳等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯飞超脑通过大数据、云计算和移(yí)动互联网(wǎng)，并将算法直接和(hé)应(yīng)用(yòng)结合(hé)，在应用中(zhōng)不断(duàn)迭代循环(huán)优化。讯飞超脑(n均码一般是什么码，均码一般是什么码数ǎo)采用了对(duì)大脑(nǎo)的(de)深入(rù)解剖学，使人(rén)工(gōng)神经网络像人的大脑神经元(yuán)更加接(jiē)近，从(cóng)而使用类似(shì)的人工神经(jīng)元方式感知认(rèn)知智(zhì)能问(wèn)题。

　　中科曙光建设“全(quán)国一体化算力服(fú)务平台”，通过统(tǒng)一的(de)算力服务(wù)门户(hù)，实(shí)现全国范围内智能算力、通用算力(lì)资源均码一般是什么码，均码一般是什么码数的(de)融合调度及弹性(xìng)供(gōng)给，满足各类用户对算(suàn)力(lì)的多样化、可靠性(xìng)和(hé)便捷性的需求。在(zài)类脑智(zhì)能领(lǐng)域，携手复旦大学(xué)类脑智能科学与技术研(yán)究院(yuàn)，依(yī)托公司全国一体化算(suàn)力服务平(píng)台(tái)，支撑(chēng)全脑860亿神经元规模的(de)全脑模拟计算(suàn)。

　　不过(guò)，值得(dé)注意的是(shì)，有(yǒu)分析(xī)人士表示，关于人类大(dà)脑和神经细(xì)胞，还有很多不(bù)了解的地(dì)方。事(shì)实上(shàng)，不知道神经细胞是如何(hé)利(lì)用(yòng)这15种(zhǒng)特征(zhēng)中的许多特征(zhēng)。

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