据媒(méi)体(tǐ)报道，来自(zì)英国牛津大学(xué)、IBM欧(ōu)洲研究所和美国(guó)得克萨斯大(dà)学的一个科研(yán)团队宣学生党如何自W，如何自我安抚布了一项(xiàng)重要成就(jiù)：他们通过(guò)堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个(gè)原子大小的(de)人工神(shén)经元，其(qí)能够处理光和电信号进(jìn)行计(jì)算(suàn)，有望用于下一代人工(gōng)智(zhì)能(néng)计算，也有助科学家更好地模拟(nǐ)和理解人脑。相关研(yán)究成果刊载于最(zuì)新一(yī)期(qī)《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人士分(fēn)析指出，人工智能应用的发展呈指数(shù)级增(zēng)长，对(duì)计算能力也提(tí)出了越来越(yuè)高的(de)要求，只有开发出革命(mìng)性硬(yìng)件，才能适(shì)应未来算力爆炸时代的要(yào)求。而此次科研人员用了3种2D材(cái)料制备出了薄如原子的人工(gōng)神经元，它能学习和处(chù)理更加复杂(zá)的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学(xué)习一层层的神(shén)经(jīng)网络，机(jī)器自(zì)主(zhǔ)分辨参(cān)数(shù)，不(bù)断(duàn)地将参数归类、计算，形(xíng)成机(jī)器(qì)自(zì)我的(de)学习。神经网络在(zài)机(jī)器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经(jīng)网络（动物(wù)的中(zhōng)枢神(shén)经(jīng)系统，特(tè)别(bié)是大(dà)脑）的结构和功能的数(shù)学模型或计算模型。

　　神经网络由大(dà)量(liàng)的人工(gōng)神经元联结(jié)进行计(jì)算。大多数情况下人工神经网(wǎng)络(luò)能在外(wài)界(jiè)信息的(de)基础上改变内(nèi)部结构，具备学习功能(néng)。

　　据财(cái)联社(shè)不完(wán)全整(zhěng)理，近期在互动易平台回复人工神经元相(xiāng)关业务的上市公(gōng)司包括中科曙光(guāng)、科大讯飞(fēi)、金自天正(zhèng)、大富科(kē)技、深水(shuǐ)海(hǎi)纳(nà)等，具体(tǐ)情况(kuàng)如下：

　　具(jù)体来看，科大讯(xùn)飞的(de)讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互联网，并将算(suàn)法直接和应(yīng)用结合，在应(yīng)用中(zhōng)不断迭代循环优化(huà)。讯飞(fēi)超脑采用(yòng)了对(duì)大脑(nǎo)的(de)深入解剖学(xué)，使人工神经网络像人(rén)的大(dà)脑神经元更加接(jiē)近，从而(ér)使用类似的人(rén)工神经元方式感(gǎn)知认知智能问题。