据媒体报道，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧(ōu)洲研究所和(hé)美国得克萨斯大学的一个科研团(tuán)队宣(xuān)布了一项重要成就(jiù)：他们通(tōng)过堆叠二(èr)维（2D）材料(liào)，开发出(chū)一种厚(hòu)度仅几个原(yuán)子大小的人工神经元(yuán)，其能够处理光和电信号进行计(jì)算(suàn)，有望(wàng)用于下一代人工智能计(jì)算，也有助科学家(jiā)更好地模拟和理(lǐ)解人脑。相关研(yán)究(jiū)成果(guǒ)刊(kān)载于最新一期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析(xī)指出，人工智能应用的发展呈<弄死一只蜘蛛有啥后果，打死一只蜘蛛会引来很多蜘蛛吗/strong>指数级增长(zhǎng)，对(duì)计算能力也提出了越来越高的(de)要求，只有(yǒu)开发出革命(mìng)性硬件(jiàn)，才能(néng)适应未来(lái)算力爆炸时代的要求(qiú)。而(ér)此次科(kē)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(hé)处(chù)理更加(jiā)复杂的任务(wù)。

　　公开资料显(xiǎn)示(shì)，AI通过(guò)数据学习一层层的神经网(wǎng)络，机器自主分辨参数，不断地将(jiāng)参数归类、计(jì)算，形成机器(qì)自(zì)我(wǒ)的(de)学习。神经网络(luò)在(zài)机器学习和(hé)认(rèn)知科学(xué)领(lǐng)域(yù)，是一(yī)种(zhǒng)模仿生物神经(jīng)网络（动物的中(zhōng)枢神经(jīng)系统，特别是大脑）的结构(gòu)和(hé)功能的数(shù)学模型或计算(suàn)模(mó)型(xíng)。

　　神经网络由(yóu)大量的人工(gōng)神(shén)经元联(lián)结(jié)进行计(jì)算(suàn)。大(dà)多数情况(kuàng)下人(rén)工神经(jīng)网络能在外界信息的基础上改(gǎi)变内部(bù)结(jié)构(gòu)，具(jù)备学习功能。

　　据财(cái)联社不完全整理，近期在互动(dòng)易平(píng)台(tái)回(huí)复人工(gōng)神经元相(xiāng)关业务的上(shàng)市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯飞(fēi)、金自天正、大富科技、深(shēn)水海纳等(děng)，具体情况如下(xià)：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞(fēi)的讯飞超(chāo)脑通过大数据、云计算和移动(dòng)互联网(wǎng)，并将算法直接和应用结合，在(zài)应用中不断(duàn)迭代循环(huán)优化。讯飞超脑采用了(le)对大脑的深入解剖学，使人工神经网络像(xiàng)人的大脑(nǎo)神经元更加接近，从(cóng)而使用类似的人工神经(jīng)元方(fāng)式感知认(rèn)知(zhī)智能问题。

　　中(zhōng)科曙光建设(shè)“全国(guó)一体化算力(lì)服务平台(tái)”，通过统一的算力服务(wù)门户(hù)，实现(xiàn)全国范(fàn)围内(nèi)智能算(suàn)力、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满足各(gè)类(lèi)用户对算力的多(duō)样化、可(kě)靠性和便捷性的需(xū)求。在类脑智能领域，携手(shǒu)复旦大学类脑智能科(kē)学与(yǔ)技术研究院，依托公司全国一体化算力服务平台(tái)，支(zhī)撑全脑(nǎo)860亿神经元规(guī)模的全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表(biǎo)示，关(guān)于(yú)人(rén)类大脑和神经细胞(bāo)，还有很多不了解的地方。事实上，不知道神经细胞是如何利(lì)用(yòng)这15种特征(zhēng)中的许(x弄死一只蜘蛛有啥后果，打死一只蜘蛛会引来很多蜘蛛吗ǔ)多特征(zhēng)。