据媒(méi)体报道，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧洲(zhōu)研究所和美国得克萨斯大(dà)学的一个科(kē)研团队宣布(bù)了一项重要成就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材料(liào)，开发(fā)出一种厚度仅(jǐn)几个原子大小的人工神经元，其能够处理光和电(diàn)信号进(jìn)行计算，有望(wàng)用于下一代人(rén)工(gōng)智能计算，也有助科(kē)学家更好地(dì)模拟和(hé)理解人脑。相关研究成(chéng)果刊载(zài)于最新一期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析(xī)指出，人工智能应用(yòng)的发展呈(chéng)指数(shù)级使出吃奶的劲儿，吃奶的劲都使出来了是什么意思ong>增长，对计算(suàn)能力也提出(chū)了越来越高(gāo)的要(yào)求(qiú)，只有开发出(chū)革(gé)命使出吃奶的劲儿，吃奶的劲都使出来了是什么意思性(xìng)硬件，才能(néng)适(shì)应未来(lái)算力爆(bào)炸时(shí)代的要(yào)求。而此次科(k使出吃奶的劲儿，吃奶的劲都使出来了是什么意思ē)研人员用了3种(zhǒng)2D材料(liào)制备出了(le)薄如原子的人工神经元(yuán)，它能学习(xí)和处理更加(jiā)复杂的任务。

　　公开资(zī)料显(xiǎn)示(shì)，AI通过数据学习一层层的神经网络，机(jī)器自主分辨参数，不(bù)断地(dì)将(jiāng)参(cān)数归类、计算，形成机器自我(wǒ)的学习。神经网络在机器学习和认知(zhī)科学领域，是一种模仿(fǎng)生物神经网络（动物的(de)中枢神经系统(tǒng)，特别是大脑）的(de)结(jié)构和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量(liàng)的人工神(shén)经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网(wǎng)络能在外(wài)界信(xìn)息的基础上改变内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据(jù)财联社不(bù)完全整理，近期在(zài)互(hù)动易(yì)平台回复(fù)人工(gōng)神经元相(xiāng)关业务的(de)上市公(gōng)司包括(kuò)中(zhōng)科曙(shǔ)光、科(kē)大(dà)讯飞(fēi)、金自(zì)天正、大富科技、深水海纳(nà)等(děng)，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科(kē)大讯(xùn)飞的讯飞超脑通(tōng)过大数(shù)据、云计(jì)算和移动(dòng)互(hù)联网，并将算(suàn)法(fǎ)直接和应(yīng)用结合，在应用中不断迭代循环(huán)优化。讯飞超脑采用(yòng)了对(duì)大脑(nǎo)的深(shēn)入(rù)解(jiě)剖学，使(shǐ)人(rén)工神(shén)经网络像人的大脑神经元(yuán)更(gèng)加(jiā)接近，从而使用类似的人工(gōng)神(shén)经(jīng)元(yuán)方式(shì)感(gǎn)知认知智(zhì)能问题(tí)。

　　中科(kē)曙光建设“全国一体化算(suàn)力服(fú)务平台(tái)”，通过(guò)统一的算力服务门户，实现全国范围(wéi)内智(zhì)能算力、通用算力(lì)资(zī)源的融(róng)合调度(dù)及弹性供(gōng)给，满足各类用户对算(suàn)力的多(duō)样化(huà)、可(kě)靠性(xìng)和(hé)便(biàn)捷(jié)性的需求。在类脑(nǎo)智能领域，携(xié)手复旦大学类脑(nǎo)智能(néng)科学(xué)与技术研(yán)究院，依托公司全国一体化算力服务平台，支撑全脑860亿神经(jīng)元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值(zhí)得注(zhù)意的(de)是(shì)，有分析人士表示，关于人类大脑(nǎo)和神经细(xì)胞，还(hái)有很多不了解的地方。事实上，不知道神经细(xì)胞是如何(hé)利用(yòng)这(zhè)15种特征中的许(xǔ)多(duō)特征。