据媒体报道(dào)，来自(zì)英国牛津(jīn)大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美国得(dé)克萨斯大学的(de)一个(gè)科研团队宣布了(le)一(yī)项重要成就：他(tā)们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度仅几个原(yuán)子大(dà)小的(de)人工神经(jīng)元，其(qí)能够处理光和电信号进行计算(suàn)，有望用于(yú)下一代人工智能计算，也(yě)有助科学(xué)家更好(hǎo)地(dì)模(mó)拟和理解人脑。相关研究成果(guǒ)刊载于最新一期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分(fēn)析指出，人工智能应用的发展呈指数级增长(zhǎng)，对(duì)计算能力也提出了(le)越来越高(gāo)的要求irong>，只有(yǒu)开(kāi)发出革(gé)命性硬件，才能适应未来(lái)算力爆(bào)炸时代的要求。而此次科研人员(yuán)用了3种2D材料制备(bèi)出了薄(báo)如原子的人(rén)工神经元，它能(néng)学习和处理(lǐ)更(gèng)加复杂的任务。

　　公开资料显示(shì)，AI通过数(shù)据(jù)学(xué)习(xí)一(yī)层层的神经(jīng)网络，机器(qì)自主分辨i参数，不断地将参数(shù)归(guī)类、计算，形成机器自我的学(xué)习。神经(jīng)网络在机器学习(xí)和认知科i学领域(yù)，是一种模(mó)仿生物神经网(wǎng)络（动物的中枢神经系统，特别是大脑(nǎo)）的结构和功能(néng)的数学模型(xíng)或计算模型。

　　神经网络(luò)由大量的(de)人工神经元联结进行计算。大(dà)多数情况下人工神经(jīng)网络能在外界信息的基础上改变内部结构(gòu)，具备(bèi)学习(xí)功能。

　　据(jù)财联社(shè)不完全(quán)整理(lǐ)，近(jìn)期在(zài)互(hù)动易平台回复人工(gōng)神经元相关业务的(de)上市公司包括中科(kē)曙光(guāng)、科大讯飞(fēi)、金自(zì)天正、大(dà)富(fù)科(kē)技、深水海纳等(děng)，具体情况如(rú)下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的讯飞超脑通过大(dà)数据、云计算和移动互联网，并将算法直接和应(yīng)用结合，在(zài)应用(yòng)中不断迭代循环优化。讯飞超脑采(cǎi)用(yòng)了对大脑的(de)深入解剖(pōu)学，使人工神(shén)经网络(luò)像人的大脑神(shén)经元更(gèng)加接近，从而使用类似的人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建设(shè)“全国一体化(huà)算(suàn)力服(fú)务平台”，通过统一的算力服务门户(hù)，实现(xiàn)全国(guó)范围内智能算(suàn)力(lì)、通(tōng)用算力资源的(de)融合调(diào)度及弹性供给，满足各类(lèi)用户对算力的多样化、可靠(kào)性和便(biàn)捷性的需求。在(zài)类(lèi)脑智(zhì)能领域，携手复(fù)旦大学(xué)类脑智能科学与(yǔ)技术研究(jiū)院(yuàn)，依托(tuō)公司全国一(yī)体化算力服务(wù)平台，支撑(chēng)全脑(nǎo)860亿神经元规(guī)模的(de)全脑(nǎo)模(mó)拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的是，有分析人士(shì)表(biǎo)示，关(guān)于人类(lèi)大脑和神经细胞，还有很多不了(le)解的(de)地(dì)方。事实上，不知道神经细胞是如(rú)何利用这15种特(tè)征中的许多特征(zhēng)。