据媒体报道，来(lái)自英国牛津(jīn)大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得克萨(sà)斯大学的(de)一个(gè)科研团队宣布了一项(xiàng)重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发出一种(zhǒng)厚度仅几个原子大(dà)小的人工神经(jīng)元，其能够处理(lǐ)光和电信号进行计算(suàn)，有望(wàng)用于(yú)下(xià)一(yī)代人工智能(néng)计算，也有助科学(xué)家更好地(dì)模拟和(hé)理(lǐ)解人脑。相关(guān)研究成果刊载(zài)于最新一期《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人(rén)工智能应用(yòng)的发展呈(chéng)指数(shù)级增(zēng)长，对计算能力也提出了越(yuè)来越高的要求，只有开发出(chū)革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要求(qiú)。而(ér)此次科研人员用(yòng)了3种2D材(cái)料制备出(chū)了薄如原(yuán)子的人工神经元，它(tā)能学习(xí)和处理更加复杂(zá)的任务。

　　公开资料显示，AI通过数(shù)据学习一(yī)层层(céng)的神(shén)经网络，机器(qì)自主分辨参(cān)数，不(bù)断地将参数归类、计(jì)算，形(xíng)成机器(qì)自我的学习。神经(jīng)网络在机器学习和认知科学领(lǐng)域，是(shì)一(yī)种模仿生(shēng)物神经(jīng)网络（动物的中枢(shū)神经系统，特别是大(dà)脑）的结构(gòu)和功能(néng)的数学模型(xíng)或(huò)计算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工神经元联结进行计算。大(dà)多数情况下人工神经(jīng)网(wǎng)络能在外(wài)界(jiè)信(xìn)息的基础上改变内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据(jù)财(cái)联(lián)社不(bù)完(wán)全整理，近期在互动易平台(tái)回复人(rén)工神经(jīng)元相关业务的(de)上市公司包(bāo)括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自天(tiān)正、大(dà)富科技、深水海纳等(děng)，具体情况如下：

　　具(jù)体来看，科(kē)大讯飞的讯(xùn)飞(fēi)超脑通过(guò)大数(shù)据、云(yún)计算和移动(dòng)互联网(wǎng)，并将算(suàn)法直接和应用结(jié)合，在应用中不断(duàn)迭代循环(huán)优(yōu)化。讯飞(黄姓的来源和历史名人和现状，陆终到底是不是黄姓祖先fēi)超脑采用(yòng)了对大(dà)脑的深入(rù)解剖学，使人工(gōng)神(shén)经网(wǎng)络像人(rén)的大脑神经元更加接近，从(cóng)而使用(yòng)类似的人工(gōng)神经元方(fāng)式感知(zhī)认知智(zhì)能(néng)问题。

　　中科(kē)曙光建设(shè)“全国一体化算力服务平(píng)台”，通(tōng)过统一的算力服务门户，实现全国(guó)范围内智能(néng)算力、通用算力(lì)资源的融合(hé)调(diào)度(dù)及弹性(xìng)供(gōng)给，满足各类(lèi)用户对(duì)算力的(de)多样(yàng)化、可靠性和便捷性的需求。在类(lèi)脑智能领域，携(xié)手(shǒu)复(fù)旦大学类脑智能(néng)科学与技术研究院，依托公司全国(guó)黄姓的来源和历史名人和现状，陆终到底是不是黄姓祖先ong>一(yī)体化算力服务平台，支撑全(quán)脑860亿神经元规模(mó)的(de)全脑模拟计(jì)算(suàn)。

　　不过，值(zhí)得注意的是，有(yǒu)分析人士表示(shì)，关于人类大(dà)脑和神经(jīng)细胞，还有很(hěn)多不(bù)了解的地方。事实上，不(bù)知道神(shén)经(jīng)细胞是如何利用这15种(zhǒng)特(tè)征(zhēng)中的许多(duō)特征(zhēng)。