据媒体报道，来自(zì)英国牛津大学、IBM欧洲研究所和(hé)美国得克萨斯大学(xué)的一个(gè)科研团队宣布(bù)了一项重要成(chéng)就：他们(men)通过堆叠(dié)二维（2D）材料(liào)，开发出一种厚度(dù)仅几个原子大小的人工(gōng)神经元，其能够处理光和电信(xìn)号进行计算，有(yǒu)望用于下一代(dài)人工智能(néng)计算，也有(yǒu)助(zhù)科学家(jiā)更好(hǎo)地模拟和理解(jiě)人(rén)脑。相关研究成果(guǒ)刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业内(nèi)人(rén)士分析(xī)指出(chū)，人工智(zhì)能应(yīng)用的发展(zhǎn)呈指数(shù)级增长，对计算能力也(yě)提出了越来越高的要求，只(zhǐ)有开发出革命(mìng)性硬件，才能适应(yīng)未(wèi)来算力爆炸时代(dài)的要求(qiú)。而此次科研人(rén)员用了3种(zhǒng)2D材料制备(bèi)出了薄如原子的人工神经(jīng)元，它(tā)能学习和处理更(gèng)加复杂的任务。

　　公开资(zī)料(liào)显示(shì)，AI通过数据(jù)学(xué)习(xí)一(yī)层(céng)层的神经网(wǎng)络，机器(qì)自主分辨参数，不断(duàn)地(dì)将参数归类、计算(suàn)，形成机器自我的学习。神经网络(luò)在(zài)机器学(xué)习(xí)和(hé)认知科学领域，是一种(zhǒng)模(mó)仿(fǎng)生物(wù)神经网络（动物(wù)的(de)中枢神经(jīng)系(xì)统，特别是大脑(nǎo)）的结构和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的人(rén)工神经元联结进行计算。大多(duō)数情况(kuàng)下人工神经网络能在外界(jiè)信息的基础上改变内部结(jié)构(gòu)，具备(bèi)学习(xí)功能。

　　据(jù)财(cái)联社不完(wán)全整理(lǐ)，近期(qī)在(zài)互动易平(píng)台回(huí)复(fù)人工神经元相(xiāng)关业务的上市公司包括(kuò)中(zhōng)科(kē)曙光、科大讯飞(fēi)、金(jīn)自(zì)天(tiān)正、大(dà)富科技、深水海纳等(děng)，具体情况如(rú)下：

　　具体(tǐ)来(lái)看，科大讯飞的(de)讯飞(fēi)超脑通过大数(shù)据(jù)、云计算和移动互联网，并将算法直接和应用结合，在应用中不断迭(dié)代循环优化。讯(xùn)飞超脑采用(yòng)了(le)对大脑的深入解剖学，使人工(gōng)神经(jīng)网络像人的大脑(nǎo)神经(jīng)元更加相对评价和绝对评价区别举例，相对评价和绝对评价区别举例现代教育技术>接近，从而使用类似的人工(gōng)神经元方式感知认知智能问题。

　　中(zh相对评价和绝对评价区别举例，相对评价和绝对评价区别举例现代教育技术ōng)科(kē)曙光建设“全国(guó)一体化(huà)算力服务平台”，通过(guò)统一的算力服务门户，实现全国(guó)范围内(nèi)智能(néng)算力(lì)、通用算力资源的(de)融合调度及弹性(xìng)供(gōng)给，满足各类(lèi)用户对算力的多(duō)样化、可靠性和便(biàn)捷(jié)性的需求。在类脑智能领域，携(xié)手复旦大学类(lèi)脑智能(néng)科(kē)学与技术研究院，依(yī)托公司(sī)全国一体(tǐ)化算力(lì)服务(wù)平台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑(nǎo)模拟计(jì)算。

　　不过，值得注(zhù)意的是，有分析人士表示，关于(yú)人类大脑和(hé)神经细胞，还有很多不了解的(de)地(dì)方。事实(shí)上，不知道(dào)神经细胞(bāo)是如何(hé)利用这15种(zhǒng)特征中的许(xǔ)多(duō)特(tè)征(zhēng)。