据媒体报道，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得克萨斯大(dà)学的(de)一个科研团队宣(xuān)布了(le)一项重要成(chéng)就(jiù)：他(tā)们通过堆叠二维（2D）材(cái)料(liào)，开(kāi)发出一(yī)种(zhǒng)厚度(dù)仅几个原子大小的(de)人工神经元(yuán)，其(qí)能够处理光和电信号进行计算，有望(wàng)用于下一代人工(gōng)智能计(jì)算，也有助科学家更好地模拟和(hé)理解(jiě)人(rén)脑。相(xiāng)关(guān)研究成果刊载于最(zuì)新位卑未敢忘忧国,什么意思，位卑未敢忘忧国下一句怎么念(xīn)一期《自然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指出(chū)，人工智能(néng)应用的(de)发展呈指数级位卑未敢忘忧国,什么意思，位卑未敢忘忧国下一句怎么念ong>增长，对计算能力也(yě)提出(chū位卑未敢忘忧国,什么意思，位卑未敢忘忧国下一句怎么念)了越来(lái)越高(gāo)的要求(qiú)，只有(yǒu)开发出革命性硬件，才能(néng)适(shì)应未来(lái)算力爆炸时代的要(yào)求。而此(cǐ)次科研(yán)人员用了3种(zhǒng)2D材料制(zhì)备出了薄如原子的人工神经元，它能(néng)学(xué)习和处理更加复杂的任务(wù)。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过(guò)数据(jù)学(xué)习一(yī)层层的神经网络(luò)，机器自主分辨参(cān)数，不断地(dì)将参(cān)数归类、计算，形成机器自(zì)我的学习。神经网络在机(jī)器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动(dòng)物(wù)的中枢神经系(xì)统，特别是大脑）的结构和功能的(de)数学(xué)模型(xíng)或计算(suàn)模型。

　　神(shén)经网络由大量的人工神经元(yuán)联结进行计算。大多数情况下人工神(shén)经网(wǎng)络能在(zài)外界信(xìn)息的基(jī)础上改变内部结构，具备学习功能。

　　据财联(lián)社不(bù)完全整(zhěng)理，近期在互动易(yì)平台(tái)回复人工神经元(yuán)相关(guān)业务(wù)的(de)上市公司(sī)包括中科(kē)曙(shǔ)光、科大讯(xùn)飞、金自天正、大富(fù)科技、深水海纳等(děng)，具体(tǐ)情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑通(tōng)过大数据、云计算和移(yí)动互联网，并将算法直(zhí)接和应(yīng)用(yòng)结合，在应用(yòng)中(zhōng)不断迭代循环优化。讯飞超脑(nǎo)采(cǎi)用了对大脑的(de)深入(rù)解剖(pōu)学，使人工(gōng)神经网络像人(rén)的(de)大脑神经元更加(jiā)接(jiē)近，从而使用类似的人工神(shén)经元(yuán)方式感(gǎn)知认知(zhī)智能问题。

　　中科(kē)曙光建设“全国一体化(huà)算力服务平台(tái)”，通(tōng)过统一的算力服务门户，实现全国范围(wéi)内智能(néng)算力、通(tōng)用算力资源的(de)融合调度及弹性供(gōng)给，满足各(gè)类用户对算力(lì)的多样化、可靠性和便捷性的需(xū)求。在类脑智能(néng)领域，携手(shǒu)复旦大(dà)学(xué)类脑智能科(kē)学与技术(shù)研究(jiū)院，依托(tuō)公(gōng)司全国一体化(huà)算(suàn)力(lì)服务(wù)平(píng)台，支撑全脑860亿神(shén)经元规模的(de)全(quán)脑模拟计(jì)算。

　　不过，值得注(zhù)意的是，有分析人士(shì)表示，关于人类大(dà)脑和(hé)神经细(xì)胞，还有很(hěn)多不了解的地方。事实上，不(bù)知道神经(jīng)细胞(bāo)是如(rú)何利用这15种特(tè)征中的许多特征。