据媒(méi)体报道，来自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得(dé)克(kè)萨斯大学(xué)的一个(gè)科研团队宣布了一项重要成(chéng)就：他(tā)们(men)通(tōng)过堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一(yī)种厚度(dù)仅几个原子大小的人(rén)工神(shén)经元，其能够(gòu)处理光和电信(xìn)号进行计算，有望(wàng)用于下一(yī)代人(rén)工智能(néng)计算，也有助(zhù)科学(xué)家(jiā)更好地模拟和理解人脑。相关(guān)研究成果刊载(zài)于最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业内人士分析指(zhǐ)出(chū)，人工智能应(yīng)用的发展(zhǎn)呈指数级(jí)增长，对计算能力也提出了越来(lái)越(yuè)高的要求，只有开发出革命性硬件，才能适应未来(lái)算力爆炸时代(dài)的(de)要求。而此次科(kē)研人员用了3种2D材料制备出(chū)了(le)薄如原子的(de)人工神经元，它能学习和(hé)处(chù)理(lǐ)更加(jiā)复杂(zá)的任务。三眼蟹为什么没人吃，世界上最恐怖的螃蟹>

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层(céng)层的神经(jīng)网(wǎng)络，机器自主分(fēn)辨参数(shù)，不断地(dì)将参数归类、计算，形成机器(qì)自(zì)我的学(xué)习。神经网络在机器学习和(hé)认知科学领域，是一种(zhǒng)模仿生物神经网(wǎng)络（动物的中(zhōng)枢神经系统，特别是大(dà)脑）的结构(gòu)和功能的数(shù)学(xué)模(mó)型或计算(suàn)模型。

　　神经(jīng)网(wǎng)络由大量的(de)人(rén)工(gōng)神经元(yuán)联结(jié)进(jìn)行计(jì)算(suàn)。大多数(shù)情况(kuàng)下人工神经(jīng)网络能在外界信(xìn)息(xī)的基础上改变内部(bù)结构(gòu)，具备(bèi)学习功能(néng)。

　　据财(cái)联(lián)社不(bù)完全(quán)整(zhěng)理，近期在互动易平台回(huí)复人工(gōng)神(shén)经元相关业务的上市(shì)公司包括中(zhōng)科曙光(guāng)、科大讯(xùn)飞、金自天正、大富科技(jì)、深水海纳(nà)等，具体情况如(rú)下：

　　具(jù)体来看，科(kē)大讯飞的(de)讯飞超脑通过(guò)大数据、云(yún)计算和移动(dòng)互(hù)联网，并(bìng)将算法直接和应用结合，在应用中不断迭(dié)代循(xún)环优化。讯(xùn)飞超(chāo)脑(nǎo)采用了对(duì)大脑的(de)深入解剖学，使人工神经网络像人的大脑(nǎo)神(shén)经元更加接近，从而使(shǐ)用类似的人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全(quán)国一体化算力(lì)服务平(píng)台(tái)”，通过统一的算力服务门户，实现全国范围(wéi)内(nèi)智能算(suàn)力、通用(yòng)算(suàn)力资源的融合调度及弹性(xìng)供给，满(mǎn)足(zú)各类(lèi)用户对算力的多样化、可(kě)靠性和(hé)便捷性(xìng)的需求。在类脑智能领(lǐng)域，携手复(fù)旦大学类脑(nǎo)智能科(kē)学与(yǔ)技术研(yán)究院，依托公司全国一体化算力服(fú)务平台，支撑全(quán)脑860亿神经元规模的全(quán)脑模拟计(jì)算(suàn)。

　　不过，值得注意的是，有分析人(rén)士(shì)表(biǎo)示，关于人类大脑和神经细胞(bāo)，还有很多(duō)不了解的(de)地方(fāng)。事实上，不知道神经细胞是如何利用这15种特征中的许(xǔ)多特征(zhēng)。

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