据媒体报(bào)道，来(lái)自(zì)英(yīng)国牛(niú)津(jīn)大学、IBM欧洲研究所(suǒ)和美国得克(kè)萨斯大(dà)学的(de)一个科(kē)研团队宣布了一项(xiàng)重要成就：他们通过堆叠二维(wéi)（2D）材料，开发出一种厚度(dù)仅几个原(yuán)子大小的(de)人(rén)工神(shén)经元，其(qí)能(néng)够处理光和电信号进行(xíng)计算，有望用于下一(yī)代人工(gōng)智能(néng)计算，也有助(zhù)科学家更好地模拟和理(lǐ)解人脑。相关研(yán)究成果刊载于最(zuì)新(xīn)一期(qī)《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指出，人(rén)工智能应用的发展呈指(zhǐ)数级增长，对计算(suàn)能力也提出了(le)越来越高的(de)要求，只有开发(fā)出革命性硬件，才能(néng)适(shì)应未(wèi)来算力爆炸时代的要(yào)求。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材料制(zhì)备出了薄如原(yuán)子的人工神经元(yuán)，它能学习和处理更(gèng)加复杂的任务(wù)。

　　公(gōng)开资料显(xiǎn)示，AI通过数据学(xué)习一层(céng)层(céng)的神经网络(luò)，机器(qì)自主分(fēn)辨参数，不(bù)断地将参数(shù)归类、计算，形成(chéng)机(jī)器自我的学习。神经网络在机器(qì)学习和认知科学领域，是一种模仿生物神(shén)经网(wǎng)络（动物的中枢神(shén)经系统，特别是(shì)大脑(nǎo)）的结构和功能的数(shù)学(xué)模型(xíng)或计算模型。

　　神经网络由大量的人工神经(jīng)元(yuán)联结(jié)进行计算。大多(duō)数(shù)情(qíng)况下人工(gōng)神经网络能在外界信息的基础上改变(biàn)内部结构，具备学习(xí)功能。

　　据财(cái)联社不完(wán)全整理，近期在互动易平(píng)台(tái)回复人工(gōng)神(shén)经元相关业(yè)务的(de)上(shàng)市公(gōng)司(sī)包括中科曙光、科大讯飞(fēi)、金自天正(zhèng)、大富科技、深水海纳(nà)等(děng)，具体情(qíng)况如下：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯飞超脑通过(guò)大数据、云(yún)计算(suàn)和移动互联网，并将(jiāng)算法直接和应用结合，在(zài)应用中不断迭代循环(huán)优化(huà)。讯飞超脑采用了(le)对大脑的深入解剖学，使人工神(shén)经网络(luò)像(xiàng)人(rén)的大脑神(shén)经元更(gèng)加如何加入如新直销模式 如新是合法直销吗rong>接近，从而使用(yòng)类似的人(rén)工神经(jīng)元方式感(gǎn)知认知智(zhì)能(néng)问题。

　　中(zhōng)科曙光建设“全(quán)国一(yī)体化算力服务平台”，通过统一的算(suàn)力服务(wù)门户，实现全国范围内智(zhì)能算力(lì)、通用算力(lì)资源的融合调度及(jí)弹性(xìng)供给，满足(zú)各(gè)类用户(hù)对算(suàn)力的多(duō)样化(huà)、可(kě)靠性和(hé)便捷性的需求。在类脑智(zhì)能领域，携手复旦大学(xué)类脑(nǎo)智(zhì)能科(kē)学与技术研究院，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(yuán)规模的全脑模(mó)拟计算(suàn)。

　　不过，值得(dé)注意的是，有分析人士表示，关(guān)于人类大(dà)脑和神经细胞，还有很(hěn)多不了解的地方。事实上，不知道(dào)神经(jīng)细(xì)胞是如(rú)何利用这15种特征中的许多特征。