据媒体(tǐ)报道，来自(zì)英国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研究所和(hé)美国得克萨斯大(dà)学的(de)一个科研团队宣布了一项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料(liào)，开发(fā)出一种厚度(dù)仅几个原子(zi)大小的人工神(shén)经(jīng)元，其能够处理光和电(diàn)信号进行计(jì)算，有望用(yòng)于下一(yī)代人工智能(néng)计算，也有助科学家更好(hǎo)地模拟和理解人脑。相关研(yán)究成果刊(kān)载(zài)于最新一期《自然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指出，人(rén)工智能(néng)应用的发展呈指(zhǐ)数级维他奶出了什么问题，维他奶出了什么下架ong>增长，对计算能力也提出(chū)了(le)越来越高(gāo)的要求，只有开(kāi)发(fā)出(chū)革命(mìng)性硬件，才能适(shì)应(yīng)未(wèi)来算力爆(bào)炸时代的(de)要求。而(ér)此次科研人(rén)员用了3种2D材料制备出了(le)薄如(rú)原子的人工(gōng)神(shén)经元，它能学习(xí)和处理更加复(fù)杂的任务。

　　公开(kāi)资料显(xiǎn)示(shì)，AI通过数据学习一层层的神(shén)经网(wǎng)络，机器自主分辨参数，不断(duàn)地将参数归类、计算，形成机(jī)器自(zì)我的(de)学习。神经网络在机器学习和(hé)认知(zhī)科学领域，是一种模仿生物神经网(wǎng)络（动物(wù)的中枢神经系统，特别(bié)是大脑）的结构(gòu)和功(gōng)能(néng)的数(shù)学模型或计(jì)算(suàn)模型。

　　神经网络由大量的人工(gōng)神(shén)经元(yuán)联结进行计(jì)算。大多数情况下人工(gōng)神经网络能在外界(jiè)信息的基础(chǔ)上改(gǎi)变(biàn)内部结构，具备学习(xí)功能。

　　据(jù)财联社(shè)不完全(quán)整理，近期在互动易(yì)平台(tái)回复人工(gōng)神经元相关业(yè)务(wù)的(de)上市公司包(bāo)括中(zhōng)科曙光、科大讯飞(fēi)、金自天(tiān)正(zhèng)、大(dà)富(fù)科技、深水海纳等(děng)，具体情(qíng)况如下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞(fēi)的(de)讯飞超脑通(tōng)过大数(shù)据(jù)、云计算和移(yí)动互联网，并将算(suàn)法直接(jiē)和(hé)应用(yòng)结合(hé)，在应(yīng)用中不断迭(dié)代循环优化。讯(xùn)维他奶出了什么问题，维他奶出了什么下架>飞(fēi)超(chāo)脑采用了对大脑的深入解(jiě)剖学，使人工神经网(wǎng)络(luò)像人的大脑神经元更加接近(jìn)，从而使(shǐ)用类似的人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国(guó)一体化(huà)算力服(fú)务平台(tái)”，通过统一的算力服务(wù)门户(hù)，实(shí)现全(quán)国范围(wéi)内智能算(suàn)力、通用算(suàn)力资源的(de)融合调度(dù)及弹性供给(gěi)，满足各类用户对算力的多样化(huà)、可(kě)靠性和便捷性的需求。在类脑智能领(lǐng)域，携手(shǒu)复(fù)旦大学类脑智能科(kē)学与(yǔ)技(jì)术研究(jiū)院，依托公司全国一体化算(suàn)力服务平台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规(guī)模的(de)全(quán)脑(nǎo)模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分析人(rén)士表(biǎo)示，关于人类大脑和神经(jīng)细(xì)胞，还(hái)有很多不了(le)解的地方。事(shì)实(shí)上，不知道神经细胞是如何利用这15种特征中的许多特征(zhēng)。