据媒体报(bào)道，来自英国牛津(jīn)大学、IBM欧洲研究所和美国得克萨(sà)斯大(dà)学的一个科研团队(duì)宣(xuān)布了(le)一项重(zhòng)要成就(jiù)：他们通过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一种(zhǒng)厚(hòu)度仅几个(gè)原子大小的(de)人工(gōng)神经(jīng)元，其能够(gòu)处理光和电信(xìn)号进行(xíng)计算(suàn)，有望用于(yú)下一代人工智能计算，也有助科(kē)学(xué)家更好地模拟(nǐ)和理解人脑(nǎo)。相(xiāng)关研究成果刊载(zài)于(yú)最新(xīn)一期《自然(rán)·纳米技(jì)术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人工智能应用的发(fā)展呈指数级增(zēng)长，对(duì)计算能(néng)力也提出(chū)了(le)越来越(yuè)高的要(yào)求(qiú)，只有开发出革命性硬件(jiàn)，才能(néng)适应未来算力爆炸时代的要(yào)求。而此次科(kē)研(yán)人员用了(le)3种(zhǒng)2D材(cái)料制备出了薄如原子(zi)的人工神经元，它能学习(xí)和(hé)处理更加(jiā)复杂的(de)任务(wù)。

　　公(gōng)开资料(liào)显示，AI通过数据学习一层层(céng)的神经网络，机器自主分辨参数，不断(duàn)地将参数归(guī)类、计算，形成机器自(zì)我的学习。神经(jīng)网络在机器(qì)学习和认知科学(xué)领域，是一种模仿生物神经(jīng)网络（动物的(de)中枢神经系统，特别是大脑）的结构和(hé)功能的数学模型(xíng)或计算(suàn)模型。

　　神经(jīng)网络由大(dà)量的(de)人工神经元联(lián)结进行计算。大多数情况下人工神经(jīng)网(wǎng)络能在外界(jiè)信息的基础上改(gǎi)变(biàn)内部结(jié)构(gòu)，具(jù)备学习功能。

　　据(jù)财联社(shè)不(bù)完全整理，近期在互动易平台回复人工神经(jīng)元相(xiāng)关(guān)业务的上(shàng)市公(gōng)司包括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科(kē)技、深水海纳等(děng)，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞的讯(xùn)飞超脑(nǎo)通(tōng)过大(dà)数据、云(yún)计算和移动互联网，并将算法直接和应用结合，在应用中不断迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑采(cǎi)用了对大脑的深入解剖学，使人(rén)工(gōng)神经网络像(xiàng)人的大脑神经元(yuán)更加接近，从而使用类似的人工神经元(yuán)方式感知认知智能问题。

　　中(zhōng)科曙光建设(shè)“全国一体化算力服务平台”，通过统一的算力服务门户，实现全国范围(wéi)内(nèi)智(zhì)能算(suàn)力、通用算力资(zī)源(yuán)的融合调度(dù)及弹性供给，满(mǎn)足各类用户对算力的多样化、可靠性和便(biàn)捷性的需求。在类(lèi)脑智能(néng)领域，携手复旦大学类脑智能科学与技术研究院(yuàn)，依托公司全国(guó)一(yī)体化算力(lì)服务平台(tái)，支撑(chēng)全脑860亿神(shén)经元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不(bù)过，值得注意的是(shì)，有分析人士表示，关于人类大脑和(hé)神经细胞(bāo)，还有很(hěn)多不(bù)了解的(de)地方(fāng)。事实上，不知道(dào)神经细胞是如何利(lì)用(yòng)这15种特征中(zhōng)的许多特征。

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