据媒体报(bào)道(dào)，来(lái)自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克(kè)萨斯(sī)大学(xué)的一个科(kē)研团队宣(xuān)布了一项重要成就：他(tā)们通过(guò)堆叠二维(wéi)（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度仅几个原(yuán)子(zi)大小的人(rén)工(gōng)神经元，其(qí)能够处理光和电信(xìn)号进行(xíng)计算，有望用于下一代人工(gōng)智能计(jì)算，也有助科(kē)学家更好地模拟和理解人(rén)脑。相关研(yán)究成果刊(kān)载于最新一期《自然(rán)·纳米技术》杂(zá)志(zhì)。

　　业(yè)内人士分析指出(chū)，人工(gōng)智(zhì)能应用(yòng)的发展呈指数级(jí)增(zēng)长(zhǎng)，对计算能力也提出了越来越高的要求，只有开发出革命(mìng)性硬件(jiàn)，才能适应(yīng)未来(lái)算力爆炸(zhà)时(shí)代的(de)要(yào)求(qiú)。而此(cǐ)次(cì)科研人员用了3种2D材料制(zhì)备出了(le)薄如原子的(de)人工神经元，它(tā)能学(xué)习(xí)和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数(shù)据(jù)学习一层(céng)层的神经网络，机器自(zì)主分辨参数(shù)，不断地将参数归类、计算，形成机器自我的学(xué)习。神经(jīng)网络在机器(qì)学习和认知科学领域，是一(yī)种(zhǒng)模仿生物神经(jīng)网络（动物的中枢(shū)神经系统(tǒng)，特别是大脑）的(de)结构和功(gōng)能的(de)数学模型或计算模型(xíng)。

　　神经网络由大量的人工神经元(yuán)联结进行计算。大(dà)多数情况下人工神经网络(luò)能在外界(jiè)信息(xī)的基(jī)础上改变(biàn)内部结(jié)构，具备学习功能。

　　据财联社不完全整理，近(jìn)期在互动易(yì)平(píng)台回复人(rén)工神经元相关业务的上市公司包括中(zhōng)科曙(shǔ)光、科(kē)大(dà)讯飞(fēi)、金自天正(zhèng)、大富科技、深(shēn)水海纳等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大(dà)讯(xùn)飞的讯(xùn)飞超脑通过大数据、云计算和(hé)移什么是人员类型 人员类型有哪些动互联网，并将算法直接和应用结合，在应用中不断迭代循环(huán)优(yōu)化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑的深入解剖学，使人工神经网络(luò)像(xiàng)人的大脑(nǎo)神经元更(gèng)加接近，从(cóng)而使用类似的人工神经元(yuán)方(fāng)式感知认(rèn)知智能问(wèn)题。

　　中科曙光建设(shè)“全国一体化算力服务平(píng)台”，通过统(tǒng)一(yī)的算力服务门户，实现全国范围内智能算力、通用算力资源的融合调度及弹性(xìng)供(gōng)给，满足各类用户对算力(lì)的多样化、可靠性(xìng)和便捷性的需求(qiú)。在类脑(nǎo)智(zhì)能领域，携(xié)手复旦大学类脑智能科学与技术研究院，依(yī)托公司全国一体化算力服务平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模的全脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的是(shì)，有分析人士(shì)表示(shì)，关于人类大脑和神经细(xì)胞，还有很多不了解(jiě)的地方(fāng)。事(shì)实上，不(bù)知(zhī)道神经细胞是如何利用(yòng)这15种特征中的许多特征。

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