据(jù)媒体报(bào)道(dào)，来自英(yīng)国牛津大学(xué)、IBM欧洲研(yán)究所和(hé)美(měi)国得克萨斯(sī)大学的一(yī)个科研(yán)团(tuán)队宣(xuān)布(bù)了一项重要成就：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料(liào)，开发出一种厚(hòu)度仅几个原子(zi)大小的人(rén)工神经元(yuán)，其能够处(chù)理光和电信号进行计算(suàn)，有(yǒu)望用于(yú)下一代人工智能(néng)计算，也有助科学家更好(hǎo)地模拟(nǐ)和理解人(rén)脑。相关研(yán)究成果刊载于最新一期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析(xī)指(zhǐ)出，人工智能应用的发展(zhǎn)呈指数(shù)级增(zēng)长，对计算能力也提出了越(yuè)来越高的要求，只(zhǐ)有开发出革命(mìng)性硬件(jiàn)，才(cái)能(néng)适(shì勿必和务必的区别，务必是什么意思呀)应未来算力爆炸(zhà)时代的要求。而此次(cì)科研人员用(yòng)了3种2D材料制备出了薄如原(yuán)子的人工神经元，它能(néng)学习和处(chù)理(lǐ)更(gèng)加(jiā)复(fù)杂的任(rèn)务。

　　公(gōng)开资料显示，AI通(tōng)过数据学习一层层的(de)神经网络，机(jī)器(qì)自主分辨(biàn)参(cān)数(shù)，不断地将参数归类、计算，形(xíng)成机器自我的学习。神经网络在机器学习和认(rèn)知科学领域(yù)，是一(yī)种模仿生物神(shén)经(jīng)网(wǎng)络（动物的(de)中(zhōng)枢神经系统，特别是大脑）的(de)结构(gòu)和功能的数学模(mó)型或(huò)计算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人(rén)工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神(shén)经网络能在外界信息的基础上改变内部结(jié)构，具备(bèi)学习功能(néng)。

　　据(jù)财(cái)联社不完全(quán)整理，近期在互(hù)动(dòng)易平台回复人(rén)工神经元(yuán)相(xiāng)关业务的上市公司(sī)包(bāo)括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深(shēn)水海纳(nà)等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来(lái)看，科大讯(xùn)飞的讯飞超脑(nǎo)通(tōng)过大数据、云(yún)计算和(hé)移动互联网，并将算法直接和应用结合，在应用(yòng)中不断迭(dié)代循环优化。讯(xùn)飞超(chāo)脑(nǎo)采用了对大脑的深入(rù)解剖学(xué)，使人工神经网络像人(rén)的大脑(nǎo)神(shén)经(jīng)勿必和务必的区别，务必是什么意思呀trong>元更加接近(jìn)，从而使用类似的人(rén)工神(shén)经元方式感(gǎn)知认知智能问(wèn)题。

　　中科曙光建设“全国一体化(huà)算力服务平台”，通过统一的算力服务门户，实(shí)现全(quán)国范围内智能算力、通(tōng)用(yòng)算力资源(yuán)的(de)融合调度及弹性供给，满足各类用户对(duì)算力(lì)的多样化、可(kě)靠性和便捷性的需(xū)求。在(zài)类脑智能领(lǐng)域，携手复旦大学类脑智能(néng)科学与(yǔ)技术(shù)研究院，依托公司全国一(yī)体化算力(lì)服务平台，支(zhī)撑(chēng)全脑860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士(shì)表示，关于(yú)人(rén)类大脑和神(shén)经细胞(bāo)，还有很多不了解的(de)地(dì)方。事实(shí)上，不知道神经(jīng)细胞是(shì)如(rú)何利用这15种特征中的许多特征。