据媒体(tǐ)报道，来自英(yīng)国牛津(jīn)大学、IBM欧洲研究所和(hé)美国得克(kè)萨斯大学(xué)的一(yī)个科研团队(duì)宣布了一项重要成就(jiù)：他们通(tōng)过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一种厚(hòu)度仅几(jǐ)个原(yuán)子大小的人工神(shén)经(jīng)元，其能够处理光和电信号进行计(jì)算(suàn)，有望用于下一代(dài)人工智能计算，也(yě)有助科学家更好地模拟和(hé)理解人脑。相关研(yán)究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指出(chū)，人工智能应(yīng)用的发展呈指数级增长(zhǎng)，对计算能力也提出(chū)了(le)越来(lái)越高的要(yào)求，只有开发出革命(mìng)性(xìng)硬(yìng)件(jiàn)，才能适(shì)应未来算力(lì)爆炸(zhà)时(shí)代(dài)的要求(qiú)。而此(cǐ)次(cì)科(kē)研人员(yuán)用了3种2D材料制备出(chū)了薄如原子(zi)的人工神经元，它(tā)能(néng)学习(xí)和处理更(gèng)加复杂的(de)任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层层的神(shén)经(jīng)网络，机器自主分辨参(cān)数，不断地(dì)将参数归(guī)类、计算，形成机器自我(wǒ)的学习。神经网络在机器学习和认(rèn)知科学领(lǐng)域，是一种(zhǒng)模(mó)仿(fǎng)生物(wù)神经网络（动(dòng)物的中(zhōng)枢神(shén)经(jīng)系统，特别是大脑）的(de)结构和功能的数学模型或计(jì)算模型。

　　神经(jīng)网络由大量的人工神经元联结进(jìn)行计算(suàn)。大多数(shù)情况下人工神经(jīng)网络能在外界(jiè)信息的基(jī)础上改变内部(bù)结构(gòu)，具备学习功能。

　　据财联社不完全(quán)整理，近期在(zài)互(hù)动易平(píng)台(tái)回复人工神经元相关业(yè)务的上市公司包(bāo)括(kuò)中科曙光、科(kē)大讯飞(fēi)、金自天(tiān)正、大富科(kē)技、深(shēn)水海纳(nà)等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大(dà)讯飞(fēi)的讯飞超脑(nǎo)通过(guò)大数据(jù)、云计算和移动互联(lián)网，并将(jiāng)算(suàn)法直(zhí)接和应用结合，在应用中不断迭代循(xún)环优化。讯飞超脑采用了对大脑的(de)深入解剖学，使人工神(shén)经网络(luò)像人的大脑(nǎo)神经元更加(jiā)接近，从(cóng)而使用类似的人工神(shén)经元方式感知认(rèn)知(zhī)智能问题。

　　中科(kē)曙光建设(shè)“全(quán)国一体化(huà)算(suàn)力服务平台(tái)”，通过统一的算力服务门户(hù)，实(shí)现全国范(fàn)围内智能算力、通用算力资源(yuán)的融(róng)合调(diào)度及(jí)弹性供给，满足各类用(yòng)户对算力的多样化、可(kě)靠性和(hé)便捷性(xìng)的需求(qiú)。在类(lèi)脑智能领域，携手复旦大学类脑(nǎo)智能科学(xué)与技(jì)术(shù)研究院，依托公司全国其远而无所至极邪的邪怎么读音，卯怎么读音g>一(yī)体化算力服(fú)务平台，支(zhī)撑全脑860亿神(shén)经元规模的(de)全脑模拟计(jì)算。

　　不过，值得注(zhù)意的是，有分析人士(shì)表示，关于(yú)人类大脑和(hé)神经细胞，还有(yǒu)很多不(bù)了解的地(dì)方。事(shì)实上，不知道神经细胞是如何利(lì)用这15种(zhǒng)特征中的许多特征。