据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美(měi)国得(dé)克萨斯大(dà)学的一个科研团队宣布(bù)了一(yī)项重要成就：他们通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度(dù)仅(jǐn)几(jǐ)个原子大小的人(rén)工神经元，其能够处理(lǐ)光和电信(xìn)号进行(xíng)计算，有望用(yòng)于(yú)下一代人工智(zhì)能计算，也有(yǒu)助科学家更好(hǎo)地(dì)模拟和理解人脑。相关(guān)研究成果刊载于最(zuì)新一(yī)期《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人(rén)工(gōng)智能应用的发展呈指数(shù)级增长(zhǎng)，对计算能力也提出了越来越高的(de)要求勖存姿为什么没有碰喜宝，勖存姿为什么不碰喜宝g>，只有开(kāi)发出革(gé)命性硬件，才(cái)能适(shì)应未来算力(lì)爆炸(zhà)时代的(de)要求。而(ér)此次科(kē)研人员用(yòng)了(le)3种2D材料(liào)制备出了薄如原子(zi)的人工神(shén)经(jīng)元(yuán)，它能(néng)学习和处(chù)理更加复杂的任务。

　　公开(kāi)资料显(xiǎn)示，AI通过数据学习一(yī)层层的(de)神(shén)经网(wǎng)络，机器(qì)自主分辨参(cān)数(shù)，不断地将参数归(guī)类、计算，形成机(jī)器自我的学习。神经(jīng)网(wǎng)络在机(jī)器学习和认知科(kē)学(xué)领(lǐng)域，是一种(zhǒng)模(mó)仿生物(wù)神经网络（动物的(de)中枢神经系统，特别是大脑）的结构(gòu)和功(gōng)能的数学模型或计(jì)算(suàn)模型。

　　神经网络由大量(liàng)的人工神经(jīng)元联结进行计算。大多(duō)数(shù)情况(kuàng)下人工神经网络能在外界信息(xī)的基础上(shàng)改变内(nèi)部结构，具备学习功(gōng)能。

　　据(jù)财联社不完全(quán)整理，近期在互动易平台回(huí)复人工神经元相关业务的上市公司包括(kuò)中(zhōng)科曙光、科大讯飞、金自天正、大富科(kē)技(jì)、深(shēn)水海纳(nà)等，具(jù)体(tǐ)情(qíng)况如下：

　　具体来看，科(kē)大(dà)讯飞的讯飞超脑通(tōng)过大数据(jù)、云(yún)计算和移(yí)动互(hù)联网，并将算(suàn)法(fǎ)直接和(hé)应(yīng)用(yòng)结合(hé)，在应(yīng)用中(zhōng)不断迭(dié)代循环优化。讯飞超(chāo)脑采(cǎi)用(yòng)了对大脑(nǎo)的深(shēn)入(rù)解(jiě)剖学，使人工神(shén)经网络(luò)像人的大脑神经元(yuán)更(gèng)加接近，从而使用类似的(de)人工神经元方式(shì)感知认知智能(néng)问题。

　　中科曙(shǔ)光建(jiàn)设“全国(guó)一体化算力服务(wù)平台”，通过统一的算力服务(wù)门(mén)户，实现(xiàn)全国范围内智能算力(lì)、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满足各(gè)类用户对算(suàn)力的多(duō)样(yàng)化、可(kě)靠性和便(biàn)捷(jié)性的需求。在类脑智(zhì)能领域，携手(shǒu)复旦大学类脑智能科学(xué)与技术(shù)研究院，依托公司全国(guó)一体化(huà)算力服务(w勖存姿为什么没有碰喜宝，勖存姿为什么不碰喜宝ù)平台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟计(jì)算(suàn)。

　　不过，值得注意的是，有分析人(rén)士表示，关于人(rén)类大脑和神(shén)经细(xì)胞，还有很多(duō)不了解的地(dì)方。事实上，不(bù)知(zhī)道(dào)神经细胞是如何利(lì)用这(zhè)15种特(tè)征中的许(xǔ)多(duō)特征。