据媒体报道，来自英国牛津(jīn)大学、IBM欧(ōu)洲研究(jiū)所和美(měi)国得克萨斯大学的一个科(kē)研团队(duì)宣布了一项重要(yào)成就(jiù)：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度(dù)仅几(jǐ)个原子大小的人工神经元，其能(néng)够(gòu)处(chù)理光和电信号进行计算(suàn)，有望(wàng)用于(yú)下一(yī)代人(rén)工(gōng)智能(néng)计算，也有助科学家更好地模拟(nǐ)和(hé)理解人(rén)脑。相关研(yán)究成果刊(kān)载于最新(xīn)一(yī)期(qī)《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指出，人工智能应用的发(fā)展呈指数级增长(zhǎng)，对计算能力也提出了越来越高的要求，只有开发出革命性硬(yìng)件(jiàn)，才能适应未来算力爆(bào)炸时代的要求。而(ér)此(cǐ)次科研人(rén)员用了3种2D材(cái)料制(zhì)备出了薄如原子的人工神经元，它能学(xué)习(xí)和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一(yī)层层的神经网(wǎng)络(luò)，机(jī)器自主分辨(biàn)参(cān)数，不断(duàn)地(dì)将参数归类、计算，形(xíng)成机器自我的学习(xí)。神经网络在机(jī)器学习和认知科学(xué)领(lǐng)域(yù)，是一种模仿(fǎng)生物(wù)神经网(wǎng)络（动物(wù)的中枢(shū)神经系统，特别(bié)是大(dà)脑）的(de)结构和功能(néng)的(de)数学(xué)模(mó)型或(huò)计算(suàn)模型。

　　神经网(wǎng)络由大量的人工神经元联结(jié)进(jìn)行计算。大多数情况(kuàng)下人(rén)工神经网络能在外界信息的基础上(shàng)改变内部结(jié)构(gòu)，具(jù)备(bèi)学习功能。

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　　具体来(lái)看，科大讯飞(fēi)的讯飞超脑通过(guò)大数(shù)据、云(yún)计(jì)算和移动互联网，并(bìng)将算法直接和应用结合，在应用中不断(duàn)迭代循环优化。讯飞超(chāo)脑采用了对大脑的深(shēn)入(rù)解(jiě)剖学，使人(rén)工神经网(wǎng)络像人的大脑神经元更加接近，从(cóng)而使用类似(shì)的人工神(shén)经元(yuán)方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一体化(huà)算(suàn)力(lì)服务(wù)平台”，通过统一(yī)的算力服务门户，实现全国范围内智能算力、通(tōng)用算力(lì)资源的融合调度及(jí)弹性供给，满足(zú)各类用户对(duì)算力的多样(yàng)化、可(kě)靠性(xìng)和便捷性的(de)需求。在类脑(nǎo)智能领域，携手复旦大学类脑(nǎo)智能(néng)科学(xué)与(yǔ)技术研(yán)究院(yuàn)，依托公(gōng)司全国一体化算力服务(wù)平台，支撑全(quán)脑860亿神经元规(guī)模的(de)全脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意的(de)是(shì)，有分析(xī)人士(shì)表示，关(guān)于(yú)人类大脑和神经细(xì)胞，还(hái)有很多不了解的地方。事(shì)实上，不知(zhī)道(dào)神经细(xì)胞是如何利用这(zhè)15种(zhǒng)特征中的许(xǔ)多特征。

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