据(jù)媒体报道，来自英国(guó)牛(niú)津大学(xué)、IBM欧洲研究(jiū)所和美国得克萨(sà)斯大学(xué)的一个科(kē)研团队宣布了一项重要成就：他们(men)通(tōng)过堆叠二(èr)维(wéi)（2D）材料，开发出一(yī)种厚度仅(jǐn)几个原(yuán)子大小的人工神经元，其(qí)能够处理光(guāng)和电信(xìn)号(hào)进行计算(suàn)，有(yǒu)望用于下(xià)一代人工(gōng)智能计算，也有(yǒu)助(zhù)科学家更好地(dì)模(mó)拟和理解人脑(nǎo)。相关研究成果刊载于最(zuì)新一期《自然(rán)·纳米技术(shù)》杂志。

　　业(yè)内人士分析指(zhǐ)出，人工智能应用的发展呈指数级增长，对计算能(néng)力也提出了(le)越(yuè)来越高的要求，只有开(kāi)发出革命性硬件(jiàn)，才能适(shì)应未来算力爆(bào)炸(zhà)时(shí)代(dài)的要求。而此(位卑未敢忘忧国,什么意思，位卑未敢忘忧国下一句怎么念cǐ)次科研(yán)人(rén)员用了3种2D材料制备(bèi)出了薄如原(yuán)子的(de)人工神(shén)经元，它能学习和处(chù)理更加复杂(zá)的任务(wù)。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层层(céng)的神经(jīng)网络，机器自(zì)主分辨参数，不断(duàn)地将(jiāng)参数归类、计算，形(xíng)成(chéng)机器自我的学习。神经网络在(zài)机器学习和(hé)认知科学领域，是一(yī)种模仿生物神经网(wǎng)络（动物(wù)的中(zhōng)枢神经系统，特别(bié)是(shì)大脑(nǎo)）的结构和功(gōng)能的数(shù)学模型或计(jì)算模型。

　　神经(jīng)网络由大量(liàng)的人(rén)工神经元(yuán)联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能(néng)在外界信息的基(jī)础上改(gǎi)变内部结构，具备学习(xí)功能。

　　据财(cái)联社不(bù)完全整(zhěng)理(lǐ)，近(jìn)期在互动易平台回(huí)复(fù)人工神经元相关(guān)业务的上市公司包括中科曙光、科大讯飞、金自天正(zhèng)、大富(fù)科技、深水(shuǐ)海纳等，具体情况如下：

　　具(jù)体来看(kàn)，科大讯飞的讯飞超(chāo)脑通过大数(shù)据、云计算和(hé)移(yí)动互(hù)联网，并将算法直接和应用结合，在应用中不(bù)断迭代循环优(yōu)化。讯飞超脑采用了对大脑的深入(rù)解(jiě)剖学，使(shǐ)人工神经网络像人的大脑(nǎo)神经元更加接近，从(cóng)而使(shǐ)用类似(shì)的人工神经元方式感知认知(zhī)智能问题(tí)。

　　中科曙光(guāng)建(jiàn)设“全(quán)国(guó)一体化算力服务(wù)平台(tái)”，通(tōng)过(guò)统一的算力服务门户(hù)，实现(xiàn)全国范围内智能算力、通用(yòng)算力资源的(de)融合调度(dù)及弹性(xìng)供给，满足各类用(yòng)户对算力的多样化、可靠性和便捷性的需(xū)求。在类(lèi)脑(nǎo)智能领域(yù)，携手复旦大学类脑智能(néng)科学与技术研究院，依(yī)托(tuō)公(gōng)司全国一(yī)体(tǐ)化算力服务位卑未敢忘忧国,什么意思，位卑未敢忘忧国下一句怎么念trong>平台，支撑(chēng)全脑860亿神(shén)经元规模的(de)全脑模拟计算(suàn)。

　　不(bù)过，值得注意的是，有分析人(rén)士(shì)表示，关(guān)于人(rén)类大脑和神经细胞，还(hái)有很多不了解的地(dì)方。事实(shí)上，不知道神经细胞(bāo)是(shì)如何利用这15种特征中的许多(duō)特征。