据媒体(tǐ)报道，来自英国(guó)牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所(suǒ)和美国得克(kè)萨斯大学的一(yī)个科(kē)研(yán)团队宣(xuān)布了(le)一项重要(yào)成(chéng)就：他们通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅几个原子大小(xiǎo)的人工神经元，其能(néng)够处理光(guāng)和电信(xìn)号进行计算，有望(wàng)用于下一代(dài)人工智能(néng)计算(suàn)，也有助科学(xué)家(jiā)更(gèng)好地模(mó)拟和(hé)理解人脑。相关研究(jiū)成(chéng)果(guǒ)刊载于最新一(yī)期《自然·纳米(mǐ)技(jì)术》杂志(zhì)。

　　业内人士分析指出，人工智能(néng)应用的发展呈指数级增长，对(duì)计算能力(lì)也提出了越来(lái)越高的要求作风建设包括哪些方面问题，机关作风建设包括哪些方面strong>，只(zhǐ)有(yǒu)开(kāi)发出革命性硬件，才能适应未来算(suàn)力爆作风建设包括哪些方面问题，机关作风建设包括哪些方面炸时代的要求。而此(cǐ)次科(kē)研人员用了(le)3种2D材料制备出了薄如原子的人工神经元，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数据(jù)学习一(yī)层层的神经网(wǎng)络，机器自(zì)主分辨参数，不断地将参数(shù)归类、计算(suàn)，形(xíng)成机器自(zì)我(wǒ)的(de)学习。神经网络在(zài)机器学习和认知(zhī)科学领域，是一种模仿生物神(shén)经网络（动物(wù)的中枢神经系统，特别是大脑）的(de)结构和功能的数学模型(xíng)或(huò)计算模型。

　　神(shén)经(jīng)网络由大(dà)量的(de)人工神经(jīng)元联结进行(xíng)计算。大多数情(qíng)况下(xià)人工神经网络(luò)能在外界信息的(de)基础上改(gǎi)变内(nèi)部(bù)结构，具备学习功能(néng)。

　　据财联(lián)社不完全整理，近期在互动易(yì)平台(tái)回(huí)复人工神经(jīng)元相关业务(wù)的上市公司包括(kuò)中科(kē)曙光、科大讯(xùn)飞、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体情(qíng)况如(rú)下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的(de)讯飞(fēi)超脑通(tōng)过大数(shù)据、云计(jì)算(suàn)和移动互(hù)联(lián)网，并将算法直接和应(yīng)用结合，在应用中不断迭代循环优(yōu)化。讯飞(fēi)超脑采用了对大脑的(de)深入解剖学，使人工神经(jīng)网络像(xiàng)人(rén)的大脑神经元更加接近，从而使用类(lèi)似的人工(gōng)神经元方式感知认知智能问题(tí)。

　　中科曙光建设(shè)“全国一(yī)体化算力服务(wù)平台”，通过统一的算力服务门户，实(shí)现全国范围(wéi)内智能(néng)算力、通用(yòng)算力资源的融(róng)合调度及弹(dàn)性供给，满(mǎn)足各(gè)类用户对(duì)算力的多样化、可(kě)靠性和(hé)便(biàn)捷性的(de)需求。在类脑(nǎo)智能领域，携(xié)手复旦(dàn)大学(xué)类脑(nǎo)智能科学(xué)与技术(shù)研究院，依托公司全国一体化算力服务(wù)平台，支撑全脑(nǎo)860亿(yì)神(shén)经元规模(mó)的(de)全(quán)脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分析(xī)人士表示，关于人类大脑和神(shén)经细胞，还有很多不了解的地(dì)方。事实(shí)上，不知道神经细胞是如何利(lì)用这15种特征(zhēng)中的许多(duō)特征。