据媒体报道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研(yán)究所和(hé)美国得(dé)克萨斯大学的一个科(kē)研(yán)团队(duì)宣布(bù)了一项重(zhòng)要(yào)成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一种厚度(dù)仅几个原子大小的人工神经元(yuán)，其能够处理(lǐ)光和(hé)电信号进行(xíng)计算，有望用(yòng)于下一代人工(gōng)智能(néng)计算，也(yě)有助科学家更好地模拟和理解人脑。相关研(yán)究成(chéng)果刊载于(yú)最新一期《自然·纳米技术(shù)》杂(zá)志。

　　业内人(rén)士分(fēn)析(xī)指(zhǐ)出(chū)，人工智能应(yīng)用的发展(zhǎn)呈指数级(jí)增长(zhǎng)，对计算能力也(yě)提出了越来越高的要求，只有开发出革(gé)命性硬件(jiàn)，才能适应未来(lái)算力爆炸时代的(de)要求。而此次科(kē)研人(rén)员用(yòng)了3种2D材料制(zhì)备出了薄(báo)如原(yuán)子(zi)的人(rén)工神经元，它(tā)能学(xué)习和处理更加复(fù)杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一(yī)层层的(de)神经网(wǎng)络，机器(qì)自主(zhǔ)分(fēn)辨参数，不(bù)断地(dì)将参数(shù)归类(lèi)、计算，形成机器自我的学习。神经网络(luò)在机(jī)器学习(xí)和认知科学领(lǐng)域，是一种(zhǒng)模仿生物神经网络（动(dòng)物的中枢神经系统，特(tè)别(bié)是大脑）的结构和功能的数学模(mó)型(xíng)或计算模型。

　　神经网络由(yóu)大量(liàng)的人工神(shén)经(jīng)元联(lián)结进行计算。大多数情况(kuàng)下人工神经网(wǎng)络能在外界信息(xī)的基础上改变(biàn)内部结构，具备学习(xí)功(gōng)能。

　　据财联社不完全整理，近(jìn)期(qī)在(zài)互(hù)动易平台回复人工神经元相关业务的上市公司包(bāo)括中科(kē)曙光、科大讯飞(fēi)、金自天正、大富科(kē)技(jì)、深水(shuǐ)海纳等，具体(tǐ)情(qíng)况(kuàng)如下(xià)：

　　具体来看(kàn)，科大(dà)讯飞的讯(xùn)飞超脑(nǎo)通过(guò)大(dà)数据、云(yún)计算和(hé)移动互联网，并将算法直接和(hé)应用结合，在应用中不断迭代循(xún)环优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑(nǎo)的深入(rù)解剖学，使人工神经网络像人(rén)的大脑神经(jīng)元(yuán)更(gèng)加小兔子被蛇用两根WRITEAS，小兔子被蛇用两根做了g>接近(jìn)，从而使用类似的人工神经元(yuán)方式感知认知智(zhì)能问题。

　　中科曙光建设“全国一(yī)体(tǐ)化(huà)算力(lì)服务(wù)平台”，通(tōng)过(guò)统一(yī)的算(suàn)力服务门(mén)户，实(shí)现全国范围(wéi)内智能算力、通用算力资源的融合调(diào)度及弹性供给，满足各(gè)类用户对算力的多样化、可靠性(xìng)和便捷性的(de)需求。在类脑(nǎo)智(zhì)能领域，携手复旦大学类(lèi)脑智能科(kē)学与技(jì)术研究院，依托公司(sī)全国(guó)一体化算力服务(wù)平台，支(zhī)撑全(quán)脑860小兔子被蛇用两根WRITEAS，小兔子被蛇用两根做了亿(yì)神经元规模的全脑模拟(nǐ)计(jì)算。

　　不过，值得(dé)注意的是，有分析人士(shì)表示，关于人类大(dà)脑和(hé)神经细胞，还(hái)有很多不(bù)了(le)解的(de)地(dì)方(fāng)。事(shì)实上，不知道神(shén)经细胞是如何利用这15种特征(zhēng)中的(de)许(xǔ)多特(tè)征。