据媒(méi)体(tǐ)报道，来自(zì)英(yīng)国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所(suǒ)和美国得克萨斯(sī)大学的(de)一个科研(yán)团队宣布(bù)了一项重要成就：他们通过(guò)堆叠(dié)二维（2D）材(cái)料(liào)，开发出(chū)一种厚度仅几(jǐ)个原(yuán)子大(dà)小的人工神经元，其(qí)能(néng)够(gòu)处理(lǐ)光和电信(xìn)号(hào)进(jìn)行(xíng)计算(suàn)，有望(wàng)用于(yú)下一(yī)代人(rén)工智能(néng)计(jì)算，也有(yǒu)助科(kē)学家更好地模拟和(hé)理解人脑。相关研究成果(guǒ)刊(kān)载于最新一(yī)期《自(zì)然·纳米技术(shù)》杂(zá)志。

　　业内人士(shì)分析指(zhǐ)出，人工智能应用(yòng)的(de)发展呈指数级(jí)增长，对计算能力也(yě)提出(chū)了越来(lái)越高的要求，只(zhǐ)有(yǒu)开(kāi)发出(chū)革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时(shí)代的要求。而此(cǐ)次科(kē)研人员用了(le)3种2D材料制备(bèi)出(chū)了薄如原子的人工神经元，它能学习(xí)和处理更加复(fù)杂的任务。

　　公(gōng)开(kāi)资料显示，AI通过数据学(xué)习一层层的神经网络(luò)，机器自主分辨参数，不断地将(jiāng)参(cān)数归类、计算，形(xíng)成机器自我的学习。神经网络在(zài)机器学习(xí)和认知科学领域(yù)，是一(yī)种模仿(fǎng)生物神(shén)经网络（动物的中枢神经系统，特别是大(dà)脑）的(de)结构和功能的(de)数学模型或计算(suàn)模(mó)型河北保定技校排名，保定技校前十名ng>。

　　神经网络(luò)由大量的人工神经(jīng)元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息(xī)的基础上改(gǎi)变内部(bù)结构(gòu)，具(jù)备学习功(gōng)能。

　　据(jù)财联社不完全(quán)整理，近期在互动(dòng)易平(píng)台回(huí)复(fù)人工神经元相关业务的(de)上市(shì)公司包括中科曙光(guāng)、科(kē)大讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳(nà)等，具体情况如下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通过(guò)大数(shù)据、云计(jì)算和(hé)移动互(hù)联网，并将算法直(zhí)接和(hé)应用结(jié)合，在应(yīng)用中不断迭代循环优化(huà)。讯飞超脑采用了对大(dà)脑的深入解剖学，使(shǐ)人工神经网络像人的大脑神经元更加接近，从而使用类似的人工神(shén)经元方式感(gǎn)知认(rèn)知智能问题(tí)。

　　中科曙(shǔ)光建设“全国一(yī)体化算力服务(wù)平(píng)台(tái)”，通过统一的算力服务门(mén)户(hù)，实(shí)现全(quán)国范围内智能算(suàn)力(lì)、通用算力(lì)资(zī)源的融合(hé)调(diào)度(dù)及弹性(xìng)供给，满足各类用户对算力的多(duō)样化、可靠性和便捷性的需求。在类脑智能领(lǐng)域，携手复旦大学(xué)类脑智能(河北保定技校排名，保定技校前十名néng)科学与技术研究院，依托公司全(quán)国一(yī)体化(huà)算力(lì)服(fú)务平台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不过，值(zhí)得注(zhù)意的是，有分析人士表示，关于人类大脑(nǎo)和神经细胞，还有很多不了(le)解的地方。事实上，不(bù)知道神(shén)经细(xì)胞是如何利用这15种特征中的许多特(tè)征。