据(jù)媒(méi)体报道，来自英国牛(niú)津大学、IBM欧洲研(yán)究(jiū)所和美国得克萨斯大学(xué)的(de)一个科研团队宣布了(le)一(yī)项重要成(chéng)就(jiù)：他们通过堆叠二(èr)维(wéi)（2D）材料，开发出一种厚度仅(jǐn)几(jǐ)个(gè)原子大小的人工神(shén)经元，其能(néng)够处理光(guāng)和电(diàn)信号(hào)进行计算，有(yǒu)望(wàng)用于(yú)下(xià)一代人工(gōng)智能计算(suàn)，也(yě)有助科学(xué)家更(gèng)好(hǎo)地模拟和理解人脑。相关研究成果(guǒ)刊(kān)载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人(rén)士(shì)分析指出，人工智能应用的发展(zhǎn)呈指数(shù)级增长，对(duì)计算能力也提(tí)出了越来越高(gāo)的(de)要求，只有开发出革命(mìng)性硬件，才(cái)能适应未来算力爆(bào)炸时代的要求(qiú)。而(ér)此(cǐ)次科研人员用了3种2D材料制备出了(le)薄如原子的人(rén)工神经元(yuán)，它能学习和处(chù)理更(gèng)加复杂的任(rèn)务。

　　公开资料显示，AI通过(guò)数(shù)据学习一层(céng)层的神经(jīng)网(wǎng)络，机器(qì)自主(zhǔ)分辨(biàn)参数，不断地将参数归类(lèi)、计算，形(xíng)成(chéng)机器自我的学(xué)习(xí)。神经网络(luò)在机器学习和(hé)认知科学(xué)领(lǐng)域，是一(yī)种模仿生物神经(jīng)网络（动物的中(zhōng)枢(shū)神经系统，特别(bié)是大脑）的结构和功能的数学模型(xíng)或计算(suàn)模型(xíng)。

　　神经网络由(yóu)大量的(de)人工(gōng)神经元联结进行计算。大多(duō)数情况下人(rén)工神经网络能在外界(jiè)信息的基础(chǔ)上(shàng)改(gǎi)变内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据(jù)财联(lián)社不(bù)完全整理，近期在互动易平台回复人工神经元相关业(yè)务的(de)上(shàng)市(shì)公司包(bāo)括中科(kē)曙光、科大讯(xùn)飞、金自天正、大富科(kē)技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞的讯(xùn)飞超脑通过大数(shù)据、云计算和(hé)移动互(hù)联网，并将算法直接和应用结合(hé)，在应用(yòng)中不断迭代循环(huán)优化。讯飞超脑采用了对大(dà)脑的深(shēn)入解(jiě)剖学(xué)，使人工神经(jīng)网络像人(rén)的大脑神经(jīng)元更加(jiā)接(jiē)近，从而(ér)使用类(lèi)似的人工神经元(yuán)方式(shì)感(gǎn)知认知智能(néng)问题。

　　中(zhōng)科曙光建设“全(quán)国一(yī)体化算力服(fú)务平台”，通过统一的算(suàn)力(lì)服务门户(hù)，实现全国(guó)范(fàn)围内(nèi)智能算力(lì)、通用算力资源的(de)融合调度及弹性供给，满足各(gè)类用户对算力的多样化、可靠性和(hé)便(biàn)捷性的需求(qiú)。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑(nǎo)智能科学与技(jì)术(shù)研究院，依托公司全国一体(tǐ)化算(suàn)力服务(wù)平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模的全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的(de)是(shì)，有分(fēn)析人士表示(shì)，关于(yú)人类(lèi)大脑和神(shén)经细胞，还(hái)有很(hěn)多不(bù)了解的(de)地方。事(shì)实上(shàng)，不知道(dào)神经细胞(bāo)是如何利用这15种特(tè)征中(zhōng)的许(xǔ)多特征。

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