据(jù)媒体报道，来自英国牛(niú)津(jīn)大学、IBM欧洲研究(jiū)所(suǒ)和美(měi)国(guó)得克萨(sà)斯大学的(de)一个科研团队宣布了一项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发出一(yī)种厚度(dù)仅几个原子大小的(de)人(rén)工神经元，其能够处理光(guāng)和电信(xìn)号(hào)进行计(jì)算，有望(wàng)用于下一(yī)代人(rén)工智(zhì)能计算，也有(yǒu)助科学家更好(hǎo)地模拟(nǐ)和理解(jiě)人脑(nǎo)。相关研究成果刊载于最新一期《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业(yè)内(nèi)人士分析指出，人工智能应用的发(fā)展呈(chéng)指(zhǐ)数级(jí)增(zēng)长(zhǎng)，对计算能(néng)力(lì)也提出了越来越高的要求，只有开发出(chū)革命性(xìng)硬(yìng)件，才(cái)能适应未来算(suàn)力爆炸时代的要求。而(ér)此次科研人员用了3种(zhǒng)2D材(cái)料制备(bèi)出了薄(báo)如原(yuán)子(zi)的人(rén)工(gōng)神经元，它能学习和(hé)处理(lǐ)更加(jiā)复杂的任务。

　　公(gōng)开(kāi)资料显示，AI通过数据(jù)学习一层层(céng)的神(shén)经(jīng)网络，机器自主分辨参数，不断地将参数归类、计算，形成机(jī)器自(zì)我的学习(xí)。神经网(wǎng)络在机器(qì)学习和(hé)认知(zhī)科学领域，是(shì)一种模仿生物神经网(wǎng)络（动物的中(zhōng)枢(shū)神经系统，特(tè)别是(shì)大(dà)脑）的结(jié)构和功能的数(shù)学模型(xíng)或计算(suàn)模型。

　　神经网(wǎng)络由大量的人工神经(jīng)元联结进行计算。大多(duō)数情况(kuàng)下人工神经网络能在(zài)外(wài)界(jiè)信息的(de)基础上改变(biàn)内部结构，具备学习功(gōng)能。

　　据(jù)财联社不完全整理，近(jìn)期在互(hù)动易平台回(huí)复人(rén)工神经元相(xiāng)关业务的上市公司包(bāo)括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深水海(hǎi)纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科(kē)大讯飞的讯飞超脑通过大数据(jù)、云(yún)计算和移动互联网，并将算法(fǎ)直接(jiē)和应用结合，在应用中不断迭代循环优(每天晚上都要弄我，天天晚上想弄我怎么办yōu)化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑的(de)深入(rù)解剖学，使(shǐ)人(rén)工神经(jīng)网络像人的大脑神(shén)经(jīng)元更加(jiā)接近(jìn)，从而使(shǐ)用类(lèi)似的人(rén)工神(shén)经元方(fāng)式感知认(rèn)知智能问题。

　　中科曙(shǔ)光建设“全国一体化算力服务平(píng)台”，通过统(tǒng)一的(de)算力服(fú)务门户(hù)，实现全国范围(wéi)内智能算(suàn)力、通用算力(lì)资源的融合调度及(jí)弹性供(gōng)给，满足各类用户对算力的多样化、可(kě)靠性和便捷性(xìng)的(de)需求。在类脑智能领域(yù)，携(xié)手复旦大学类脑智(zhì)能科学与技(jì)术(shù)研究院，依托(tuō)公(gōng)司全(quán)国(guó)一(yī)体化(huà)算(suàn)力服务平台，支撑(chēng)全脑860亿神(shén)经元(yuán)规模的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过(guò)，值(zhí)得注意的是，有(yǒu)分析人士表示，关于人(rén)类大脑和神经细(xì)胞，还有(yǒu)很多不了解(jiě)的(de)地方。事实上，不(bù)知道(dào)神经细(xì)胞是如何利用这(zhè)15种(zhǒng)特征中的许多特征。

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