据(jù)媒体(tǐ)报道，来自(zì)英国牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研究(jiū)所和美国得克(kè)萨斯大学的一个科研团队宣(xuān)布(bù)了一项重(zhòng)要成就：他(tā)们通过堆叠(dié)二维（2D）材料，开(kāi)发出一(yī)种厚度仅几个原子大小的人工神经元，其(qí)能够处理光(guāng)和电信号进(jìn)行计算，有(yǒu)望(wàng)用于下一(yī)代(dài)人工智能计算(suàn)，也有助(zhù)科(kē)学家(jiā)更(gèng)好地(dì)模拟(nǐ)和理(lǐ)解人脑。相关研(yán)究(jiū)成果刊载于最新一期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指(zhǐ)出，人工智(zhì)能应用(yòng)的发展呈指数(shù)级增长(zhǎng)，对计(jì)算能力也提(tí)出(chū)了越(yuè)来越(yuè)高的(de)要求(qiú)，只(zhǐ)有开发出(chū)革(gé)命(mìng)性硬件，才(cái)能适应未来算力爆炸时代的要(yào)求。而此次科研人员用了(le)3种2D材(cái)料制备出(chū)了薄如原子(zi)的人工(gōng)神经元，它能学习和处理更加复杂的(de)任务。吴亦凡还出得来吗p>

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数(shù)据学(xué)习(xí)一层(céng)层的(de)神(shén)经网络(luò)，机器自(zì)主分辨(biàn)参数，不断地将参数归(guī)类、计算，形成机器自我的学习(xí)。神经(jīng)网络在机器学习和认知科学领(lǐng)域，是一种(zhǒng)模仿(fǎng)生物神经网络（动(dòng)物的中枢神经(jīng)系(xì)统，特别(bié)是(shì)大脑）的结构和功(gōng)能的数学模型或计算模型。

　　神经(jīng)网(wǎng)络由大量(liàng)的人工(gōng)神经元联结进(jìn)行(xíng)计算。大多数情(qíng)况(kuàng)下人(rén)工神经网络能(néng)在外(wài)界信息的基(jī)础(chǔ)上改变内部(bù)结构，具备学(xué)习(xí)功能(néng)。

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　　据财联社不完全整理，近期在互(hù)动易(yì)平台回复人工神经(jīng)元(yuán)相(xiāng)关(guān)业务的上(shàng)市公司包括中科(kē)曙光、科大讯飞(fēi)、金自天正、大富科(kē)技、深水海纳等，具(jù)体情(qíng)况如下(xià)：

　　具体来看(kàn)，科大讯飞的(de)讯(xùn)飞超脑通过大(dà)数据、云计算和移(yí)动互联网，并将算法(fǎ)直(zhí)接和(hé)应用结合，在应(yīng)用中(zhōng)不断(duàn)迭代循(xún)环(huán)优化。讯飞超脑采(cǎi)用了(le)对大脑的(de)深(shēn)入(rù)解剖(pōu)学，使人工神经网络像人(rén)的大脑神(shén)经元更加接近，从而使用类似的(de)人工神经元方式感知认知智(zhì)能问题。

　　中科曙(shǔ)光建(jiàn)设“全(quán)国(guó)一体化算力服务(wù)平台”，通过统一的算(suàn)力服(fú)务门户，实(shí)现全(quán)国范围内智能算(suàn)力、通(tōng)用算力资源的融合调度(dù)及(jí)弹性(xìng)供给，满足各类用户对(duì)算力(lì)的多(duō)样化、可靠性和便捷(jié)性的需求。在类(lèi)脑智能领(lǐng)域(yù)，携(xié)手复旦(dàn)大学类脑智能科(kē)学与技术研究院(yuàn)，依托公司(sī)全国一体(tǐ)化算力(lì)服(fú)务平(píng)台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模的(de)全脑(nǎo)模拟计(jì)算。

　　不过，值得注意的是，有分(fēn)析人士表示，关于人类(lèi)大脑和神经细胞，还有很多不(bù)了解(jiě)的地(dì)方(fāng)。事实上，不知道神经细(xì)胞是如何(hé)利用这15种特征中的许(xǔ)多特征。

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