据媒(méi)体报道，来自(zì)英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究所(suǒ)和(hé)美国得克(kè)萨斯大学的一(yī)个科(kē)研团队宣(xuān)布了一项重要(yào)成就(jiù)：他们通过堆(duī)叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几(jǐ)个原(yuán)子大小(xiǎo)的人工神(shén)经元，其(qí)能够(gòu)处理光和电信号进行(xíng)计算，有望用(yòng)于下(xià)一代人工智(zhì)能计算，也有助科(kē)学家更(gèng)好地模拟(nǐ)和理解人脑(nǎo)。相(xiāng)关(guān)研究成果刊载于最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指(zhǐ)出，人(rén)工智能应用(yòng)的发展呈指(zhǐ)数级(jí)增长，对计算能力也提出了越来(lái)越高的要求，只有开(kāi)发出(chū)革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要求。而此次科研人员用了3种(zhǒng)2D材料(liào)制备(bèi)出了薄如原子的人工神经元，它(tā)能学习和处理更加复杂的任务。

　　公(gōng)开(kāi)资料显示，AI通过(guò)数(shù)据学(xué)习一层(céng)层的(de)神经网(wǎng)络，机(jī)器自主分辨参数，不断地(dì)将参数归(guī)类、计算(suàn)，形成机器自我(wǒ)的学习。神(shén)经网络在机(jī)器学习(xí)和认知科学(xué)领域，是一种模(mó)仿生物(wù)神经网络（动物的(de)中枢神经系统，特别(bié)是大脑）的结构和(hé)功能(néng)的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的(de)人(rén)工(gōng)神经(jīng)元联结进行计(jì)算。大多数情况下人工(gōng)神经网(wǎng)络能在外(wài)界信息的基础上改变内部(bù)结构，具备学习功能。

　　据财联社不完全整(zhěng)理，近期在互动(dòng)易平(píng)台回(huí)复(fù)人工神经元(yuán)相关业务的上市公(gōng)司包(bāo)括中科曙光、科大讯飞、金自(zì)天正、大(dà)富科技、深水海纳等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞的(de)讯(xùn)飞(fēi)超脑通(tōng)过大数(shù)据、云(yún)计(jì)算和移动互联网，并将算(suàn)法(fǎ)直接和应用结合，在应用中(zhōng)不断迭代(dài)循(xún)环优(yōu)化。讯飞超脑采用了对(duì)大脑的(de)深(shēn)入解剖学，使人(rén)工神(shén)经网(wǎng)络像人(rén)的大(dà)脑神经(jīng)元更加接近，从而使(shǐ)用(yòng)类似(shì)的人工(gōng)神经元方式感(gǎn)知认(rèn)知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全(quán)国一体(tǐ)化(huà)算力服务平台”，通过统一的算力服务门户，实现全(quán)国(guó)范(fàn)围内智能算力、通(tōng)用(yòng)算力(lì)资源(yuán)的(de)融(róng)合调度及弹性供给(gěi)，满足各类用户对算力的多样化、可(kě)靠(kào)性和便捷性的需求。在类脑智能领域，携(xié)手复旦大(dà)学(xué)类脑智能科(kē)学与(yǔ)技术研究院，依托公司全(quán)国一体(tǐ)化算(suàn)力服务平台(tái)，支撑全脑860亿神经(jīng)元(yuán)规模(mó)的全(quán)脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的是，有分析(xī)人士表示，关于人类大脑和神经(jīng)细(xì)胞，还有很多不了(le)解的地方。事实上，不知道神经细胞是如(rú)何利用(yòng)这(zhè)15种特征中的许(xǔ)多特征。

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