据媒(méi)体报道，来自英国牛(niú)津大学(xué)、IBM欧洲研究所和(hé)美国得克萨斯大(dà)学的一(yī)个科研团队宣布了一项(xiàng)重(zhòng)要成就：他们(men)通过堆(duī)叠二(èr)维（2D）材料，开(kāi)发出(chū)一种(zhǒng)厚度仅几个原子大小的(de)人工(gōng)神经元，其能(néng)够处理光和电(diàn)信号进行计算，有望(wàng)用于下一代人工智能(néng)计算，也有助科学家(jiā)更好地模拟和(hé)理解(jiě)人(rén)脑。相关研究(jiū)成果刊(kān)载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析(xī)指出，人(rén)工智能应(yīng)用的发展呈指数级俩人与两人的区别用哪个合适，小俩口还是小两口>增长(zhǎng)，对计算能力也提(tí)出了越来(lái)越高的要(yào)求，只有开发出革命(mìng)性硬件(jiàn)，才能适应未来算力爆炸时(shí)代的要求。而此次科研(yán)人员用了(le)3种2D材料制备(bèi)出了薄如原(yuán)子的(de)人工神(shén)经(jīng)元，它能学习和处理更加复杂(zá)的任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过(guò)数(shù)据学习一层层的(de)神经网络，机器自主(zhǔ)分辨(biàn)参数，不断地将参(cān)数归类、计算，形成机器自(zì)我的学习。神经(jīng)网络在机器学习和认知科(kē)学领域，是一(yī)种模仿(fǎng)生物神经网络（动物的(de)中(zhōng)枢神经系统(tǒng)，特(tè)别是大脑）的结构和功能的(de)数学模型(xíng)或计算(suàn)模型。

　　神经网络由大量的人工神经元联(lián)结进行(xíng)计算。大多数情况(kuàng)下人工神经(jīng)网络能在外界信息的(de)基础上改变内部结构，具备学习(xí)功能。

　　据财联社(shè)不(bù)完全(quán)整理(lǐ)，近期在互动易(yì)平(píng)台回复人(rén)工神(shén)经元相关业务的上(shàng)市公司包括中科(kē)曙光、科(kē)大讯飞、金自天正(zhèng)、大富科技(jì)、深(shēn)水(shuǐ)海纳(nà)等(děng)，具体情(qíng)况如下：

　　具(jù)体来(lái)看，科大讯飞的讯(xùn)飞(fēi)超脑通过大数(shù)据、云计算和(hé)移(yí)动互联网，并将算法直(zhí)接(jiē)和应(yīng)用结合，在应用(yòng)中(zhōng)不断迭代循(xún)环优化。讯飞超脑(nǎo)采用了对大脑的深入解剖学，使人(rén)工神经网络像(xiàng)人的大脑神经俩人与两人的区别用哪个合适，小俩口还是小两口trong>元(yuán)更(gèng)加接近，从而使用类似(shì)的人工(gōng)神经元方式感知认知智能(néng)问题(tí)。

　　中科曙光建设“全国(guó)一体化算力(lì)服务平台”，通(tōng)过(guò)统一的算力服务门户(hù)，实(shí)现全国(guó)范围内智能算力(lì)、通(tōng)用算力资源(yuán)的融(róng)合调度及弹性供给，满足各(gè)类用户(hù)对算力的多样化(huà)、可靠性和便捷性的需(xū)求。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑智能科学与技术研究院，依托公司(sī)全国一体化算力服务平台(tái)，支(zhī)撑全脑860亿神(shén)经元规(guī)模的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不(bù)过，值得注意(yì)的是，有(yǒu)分(fēn)析人士表示(shì)，关于(yú)人类大脑和(hé)神经细(xì)胞(bāo)，还有很多不了(le)解的地方。事实上，不知道神经(jīng)细胞(bāo)是如何(hé)利用这15种特(tè)征中的许(xǔ)多特征(zhēng)。