据媒体报道，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯(sī)大学(xué)的(de)一(yī)个科研团队宣布了一项(xiàng)重(zhòng)要成就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材料，开发(fā)出一种厚度仅几个原子大小的人工神(shén)经(jīng)元，其能(néng)够处理光和电信号(hào)进(jìn)行计算，有望用(yòng)于(yú)下一代人工智(zhì)能计算(suàn)，也有助科学家更好地(dì)模拟(nǐ)和理解人脑。相关(guān)研究成果刊载于最新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业内人(rén)士分析指出，人(rén)工智(zhì)能应用的发(fā)展呈指数级(jí)增长，对计算能力也提出(chū)了(le)越来越高的要求，只有开发出(chū)革命性硬(yìng)件，才能适应(yīng)未来算力(lì)爆炸时代的要求。而此次(cì)科研人(rén)员用了(le)3种2D材料制备出了薄如原子的人工神经元(yuán)，它能(néng)学习和处理更(gèng)加复(fù)杂(zá)的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据(jù)学习一层层(céng)的神经(jīng)网络，机(jī)器自主分辨参数(shù)，不断地(dì)将参(cān)数归类、计算(suàn)，形成机器(qì)自我的学习。神经网络在机器学习(xí)和认知科学领域，是一种模仿(fǎng)生物神经网络（动物的中枢神(shén)经系统(tǒng)，特别是大脑(nǎo)）的结构(gòu)和(hé)功能(néng)的数(shù)学模型或计(jì)算模(mó)型。

　　神经网络(luò)由大量的人工(gōng)神经元联结进(jìn)行计(jì)算。大多数(shù)情况下人工神(shén)经(jīng)网络(luò)能在外界(jiè)信息的基础(chǔ)上改变内(nèi)部结构，具备学习功(gōng)能。

　　据财联(lián)社不(bù)完全整(zhěng)理(lǐ)，近期在互(hù)动(dòng)易平(píng)台回复人工神经(jīng)元相(xiāng)关业务(wù)的上市(shì)公司(sī)包括(kuò)中科曙光、科(kē)大讯飞、金自天正、大富科(kē)技(jì)、cos180°是多少，cos180度等于多少>深(shēn)水海纳等，具体(tǐ)情况如(rú)下(xià)：

　　具(jù)体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过大(dà)数据、云计算(suàn)和移(yí)动互联网，并(bìng)将算(suàn)法直接和应用结合，在应(yīng)用(yòng)中不断迭代循环优化。讯飞超脑采用了对(duì)大(dà)脑(nǎo)的深入解剖学，使人工神经网络像人的(de)大脑(nǎo)神经元更加接近(jìn)，从而(ér)使用类似的人工(gōng)神经元方(fāng)式感知认知智能问题。

　　中(zhōng)科(kē)曙光建设“全国(guó)一体(tǐ)化(huà)算(suàn)力服(fú)务平台”，通过统一的算力服(fú)务门户(hù)，实现全国范(fàn)围(wéi)内智能算(suàn)力、通用算(suàn)力资源(yuán)的融合调度及弹性供(gōng)给，满足各类用户对算力的多样化、可靠性和便捷(jié)性的需求。在类脑智能领(lǐng)域，携(xié)手复旦大(dà)学(xué)类脑(nǎo)智能(néng)科学与技术研究院，依托公司全(quán)国(guó)一体化(huà)算力服务平台(tái)，支撑全脑860亿神经元规模的全(quán)脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示(shì)，关于人(rén)类(lèi)大脑和神(shén)经细胞，还(hái)有很多不了解的地方。事实上，不知道神(shén)经细(xì)胞是如何利用(yòng)这15种特征中的许多特征。