据媒体报道，来(lái)自英国牛津大(dà)学(xué)、IBM欧洲研究所和(hé)美国得克萨斯大学的(de)一个(gè)科研团队宣布了一(yī)项重要成(chéng)就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一(yī)种厚度仅几个原子(zi)大小的人工神经元(yuán)，其(qí)能(néng)够处理光和电(diàn)信号(hào)进行计算，有望用于下一代人工(gōng)智能(néng)计算，也(yě)有助(zhù)科学家更好地模拟和理解人脑。相关研究(jiū)成果刊载于最新一期《自然·纳(nà)米(mǐ)技术(shù)》杂志。

　　业内(nèi)人士(shì)分析指出(chū)，人工智能应用的(de)发展呈指数级(jí)增长(zhǎng)，对计算能(néng)力(lì)也提出了越来越高的(de)要求，只有开发出革命性硬(yìng)件，才(cái)能适应未来(lái)算力爆炸(zhà)时(shí)代的要(yào)求。而此次(cì)科研人(rén)员用了3种2D材料制备出了薄如原子的人工神经元，它能学习和处理更加(jiā)复杂(zá)的任务。

　　公开资(zī)料显示，AI通过数据学(xué)习(xí)一层层的神经网络，机器自主(zhǔ)分辨参数，不断地将参(cān)数归类、计算，形(xíng)成机器自我的学(xué)习。神经网络在机器(qì)学习和认知科学领(lǐng)域，是一种模仿生物(wù)神经网络(luò)（动物的(de)中枢神经系统，特别是大脑）的结(jié)构和功能(néng)的数学(xué)模型或计算模型。

　　神经网络由大(dà)量(liàng)的人(rén)工神(shén)经元联结进(jìn)行计算。大多(duō)数情况下人(rén)工神经网络能在外界(jiè)信息的基础上(shàng)改(gǎi)变内部结构，具备学习功(gōng)能。

　　具体来看(kàn)，科大(dà)讯飞(fēi)的讯飞超脑通过大数(shù)据、云(yún)计(jì)算和移动(dòng)互联网，并(bìng)将算(suàn)法(fǎ)直(zhí)接和应(yīng)用结合，在应(yīng)用中不断迭代(dài)循环(huán)优化。讯飞超脑采用(yòng)了对大脑(nǎo)的深入解剖学，使人工神经网络像人的大(dà)脑神(shén)经(jīng)元更(gèng)加(jiā)接(jiē)近，从(cóng)而(ér)使用(yòng)类似的人工神经元(yuán)方式感(gǎn)知认知智能问题。

　　中科曙光建设(shè)“全国(guó)一(yī)体化(huà)算力服务平(píng)台”，通过(guò)统一的算(suàn)力(lì)服务门(mén)户，实现全国(guó)范围内(nèi)智能算(suàn)力(lì)、通用算力资源的融合(hé)调度及弹性供(gōng)给，满足各类(lèi)用(yòng)户(hù)对算力的多样(yàng)化、可靠性和便捷(jié)性的需求。在类(lèi)脑(nǎo)智能领域，携手复旦大学类脑智能科(kē)学与(yǔ)技术研究院(yuàn)，依托公司全(quán)国一(yī)体一公里等于多少千米，一公里等于多少千米等于多少米(tǐ)化算力(lì)服务(wù)平台，支撑(chēng)全脑860亿(yì)神经元规模的全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值(zhí)得(dé)注(zhù)意的是，有(yǒu)分析人(rén)士表示，关(guān)于人类大脑(nǎo)和神经(jīng)细(xì)胞(bāo)，还有很(hěn)多不了解的地方。事实上(shàng)，不(bù)知(zhī)道神经细(xì)胞是如何利(lì)用这15种(zhǒng)特征中的许多特征。

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