据媒(méi)体(tǐ)报道(dào)，来自英国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研(yán)究所和美国得克萨斯大(dà)学的一个科研团队(duì)宣布了一项重(zhòng)要成就(jiù)：他(tā)们通过堆叠(dié)二维(wéi)（2D）材(cái)料，开发出一种厚度仅几个原子大小(xiǎo)的人工神经元，其(qí)能(néng)够处理光和电信号进行(xíng)计算(suàn)，有望用(yòng)于下一(yī)代人工智(zhì)能计算，也(yě)有助科学家更好(hǎo)地(dì)模拟和理解人脑。相关(guān)研究成(chéng)果刊(kān)载于(yú)最(zuì)新(xīn)一(yī)期《自然·纳(nà)米技术(shù)》杂志(zhì)。

　　业内人士分析(xī)指出(chū)，人工智(zhì)能应用(yòng)的发(fā)展呈指数级(jí)增长，对计算能力也提出了(le)越来越(yuè)高的(de)要(yào)求，只有开(kāi)发(fā)出(chū)革(gé)命性硬件，才能适应未(wèi)来算力爆炸时(shí)代的要求。而此次科(kē)研人员用(yòng)了3种2D材料制(zhì)备出了薄如(rú)原(yuán)子(zi)的人工神经元，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公(gōng)开资料显示，AI通过(guò)数据学习一层层的神经(jīng)网络，机器(qì)自主(zhǔ)分(fēn)辨参数，不断地将参数归类、计算，形成机器自我的(de)学习。神经网络在机器学习(xí)和认知科学领(lǐng)域，是一种(zhǒng)模仿生物神经网(wǎng)络（动(dòng)物的(de)中(zhōng)枢神经系统，特别是大脑）的(de)结构和(hé)功能的数(shù)学模型或计(jì)算模(mó)型(xíng)。

　　神经网络由大量的人(rén)工神(shén)经元联结进行计算。大(dà)多数情(qíng)况(kuàng)下(xià)人工神(shén)经网(wǎng)络能在外界信息(xī)的基础上改变(biàn)内部结构，具备学习功能。

　　据财联社不完(wán)全整理，近期在互动易平台回复人(rén)工神经(jīng)元相关(guān)业务的上市公司包括(kuò)中(zhōn唐舞桐为什么叫王冬儿 唐舞桐可以晋升一级什么g)科曙光、科大讯飞(fēi)、金自天正、大富科技(jì)、深水(shuǐ)海唐舞桐为什么叫王冬儿 唐舞桐可以晋升一级什么g>纳(nà)等(děng)，具体情况如下：

　　具体来(lái)看，科大(dà)讯飞(fēi)的讯飞超脑通过大数据、云计(jì)算和移(yí)动互联网，并将算法直接(jiē)和应用结合，在(zài)应(yīng)用中不断迭代循(xún)环优化(huà)。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑的(de)深入解(jiě)剖学，使人工神经网络像人的大脑神经元更加接近，从而使(shǐ)用类似(shì)的人工神经元(yuán)方式感知认(rèn)知智(zhì)能问(wèn)题。

　　中(zhōng)科(kē)曙光建设“全(quán)国(guó)一(yī)体化(huà)算力服务平台”，通过统一的算力服务门户(hù)，实现全(quán)国范围内(nèi)智能算力、通用(yòng)算力资源的融合调(diào)度及(jí)弹(dàn)性供(gōng)给，满足各(gè)类用(yòng)户对(duì)算力的多样化、可(kě)靠性和(hé)便(biàn)捷(jié)性的需求。在类脑智能领(lǐng)域，携(xié)手复旦大学(xué)类脑智能(néng)科(kē)学与(yǔ)技术研(yán)究院，依托公司全国一体化算(suàn)力服务(wù)平台，支撑全脑860亿(yì)神经(jīng)元规模(mó)的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关于人类(lèi)大脑(nǎo)和神(shén)经细胞，还有很多不了解的地(dì)方。事实上，不知道(dào)神经(jīng)细(xì)胞是如何利用这15种特征中的许多特征。