据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和(hé)美国得克萨斯(sī)大学的一个科研团队宣布了(le)一项重要成就：他们(men)通过堆(duī)叠二维（2D）材料，开发出一(yī)种厚(hòu)度仅(jǐn)几(jǐ)个原子大小(xiǎo)的人工神(shén)经(jīng)元，其能够处理(lǐ)光(guāng)和电信(xìn)号进行计(jì)算，有望用于下一代(dài)人工智能(néng)计算(suàn)，也有助科学(xué)家更好地模拟(nǐ)和(hé)理(lǐ)解人脑。相(xiāng)关研究成果刊载于(yú)最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析(xī)指出，人工智(zhì)能应用的发展呈指数(shù)级(jí)增长，对计算能力也提(tí)出(chū)了越来越(yuè)高(gāo)的(de)要求(qiú)，只有开发出革(gé)命性硬(yìng)件(jiàn)，才能(néng)适应(yīng)未来算力爆炸时代的(de)要求。而(ér)此次(cì)科(kē)研人员用了3种2D材料制备出了(le)薄如原子的人工神经元，它能学习和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据(jù)学习(xí)一层(céng)层的神(shén)经网络，机器自主分辨参数，不断地(dì)将参数归类、计算，发奋还是发愤读书啊，发奋还是发愤图强形成机器自我的学习。神经网络在机(jī)器学习(xí)和(hé)认知科学领域，是一种模仿生物(wù)神(shén)经网络(luò)（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的(de)结构(gòu)和功能(néng)的数学(xué)模型或计算模型。

　　神经(jīng)网络由大(dà)量(liàng)的人工神经(jīng)元联(lián)结进(jìn)行计算。大多数情况下人工神经(jīng)网络能在(zài)外界信息的基础上(shàng)改(gǎi)变内部结(jié)构，具备学习功能。

　　据财联社不完(wán)全(quán)整(zhěng)理，近期(qī)在互(hù)动(dòng)易平(píng)台回(huí)复人工神(shén)经(jīng)元相关业(yè)务的上市公(gōng)司包括中科曙光、科(kē)大讯(xùn)飞、金自(zì)天正(zhèng)、大富科技(jì)、深水海发奋还是发愤读书啊，发奋还是发愤图强rong>纳等，具体情况如下：

　　具(jù)体(tǐ)来(lái)看，科大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通过大(dà)数(shù)据、云(yún)计算和(hé)移(yí)动互联(lián)网，并将算法(fǎ)直接(jiē)和应(yīng)用结合(hé)，在应用中不(bù)断迭代循(xún)环优化。讯飞超脑采用(yòng)了对大脑(nǎo)的(de)深(shēn)入解剖学，使人工(gōng)神经网络像(xiàng)人的大(dà)脑(nǎo)神经元更加接近，从(cóng)而使用类似的(de)人(rén)工神经(jīng)元方式感(gǎn)知认知智能(néng)问(wèn)题(tí)。

　　中科曙(shǔ)光(guāng)建设“全国一体化(huà)算力服务平台”，通过统(tǒng)一(yī)的算力服(fú)务门户(hù)，实现(xiàn)全国范围内智能算力、通用算力资源的融(róng)合调度(dù)及弹性供给(gěi)，满足(zú)各类(lèi)用户(hù)对算力的(de)多样化(huà)、可(kě)靠性(xìng)和便(biàn)捷性(xìng)的需(xū)求。在(zài)类(lèi)脑(nǎo)智能领域，携手复旦(dàn)大学类脑智能科学与技术研(yán)究院，依托公司全国一体(tǐ)化(huà)算力(lì)服务(wù)平台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规模的(de)全脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的(de)是(shì)，有分析人士表(biǎo)示，关于人类(lèi)大脑和神经细胞，还有很多不了解的地方。事实上，不知道(dào)神经细胞是如何利用这15种特征中的许多特(tè)征(zhēng)。