据(jù)媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得(dé)克(kè)萨斯大学的一(yī)个科研团队宣布了一项重(zhòng)要成(chéng)就(jiù)：他(tā)们(men)通(tōng)过堆叠(dié)二维(wéi)（2D）材料(liào)，开发出(chū)一种(zhǒng)厚度仅(jǐn)几个原子大(dà)小的人工神经元，其能够处理光和(hé)电信号进行(xíng)计算，有望(wàng)用(yòng)于下一代人工智能(néng)计算，也有助科学家更好地(dì)模拟和理解(jiě)人脑。相关(guān)研究成果刊载(zài)于最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业(yè)内人(rén)士分析(xī)指出，人工智(zhì)能应用(yòng)的发展(zhǎn)呈指数(shù)级斯文败类是什么意思网络用语，斯文败类是什么意思网络用语怎么说>增(zēng)长，对计算能力(lì)也提出了(le)越来(lái)越高的要求，只有开发(fā)出革命性硬件，才能适应未来算力(lì)爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科研人员(yuán)用了3种2D材料制(zhì)备出了薄如原子的人(rén)工神经元，它能学习和处理更加复杂的(de)任(rèn)务。

　　公开资料显示(shì)，AI通过数据学习(xí)一层层的神经网络，机(jī)器自主分辨参(cān)数，不断地将参数归(guī)类(lèi)、计算，形成机器(qì)自我的学习。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一(yī)种模(mó)仿生(shēng)物神经(jīng)网络（动物的中枢(shū)神(shén)经系统，特别是大(dà)脑）的结构(gòu)和(hé)功(gōng)能的数(shù)学模型或计算(suàn)模型。

　　神(shén)经(jīng)网络由大量的人工(gōng)神经元联结进(jìn)行(xíng)计算。大(dà)多数(shù)情况(kuàng)下(xià)人工神(shén)经网络能在外界信息的基(jī)础(chǔ)上改变内(nèi)部结构，具备学(xué)习(xí)功能。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易平(píng)台(tái)回复(fù)人工神(shén)经元相关业务(wù)的上市公司(sī)包括(kuò)中(zhōng)科曙(shǔ)光(guāng)、科(kē)大讯(xùn)飞、金自天(tiān)正(zhèng)、大(dà)富科技、深水海纳(nà)等，具体(tǐ)情况如(rú)下：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互联(lián)网，并将算法直接(jiē)和(hé)应用结合，在应用中不断迭代(dài)循环优化。讯(xùn)飞超(chāo)脑采用了(le)对(duì)大脑的深入解剖学，使人工神(shén)经网络像人的(de)大脑神经元更加接近，从而使用类(lèi)似的人工(gōng)神(shén)经元方(fāng)式感知认(rèn)知智(zhì)能问题。

　　中(zhōng)科曙光(guāng)建设“全国一体化算力(lì)服务平台”，通过统一的算(suàn)力服(fú)务门户(hù)，实现全国范(fàn)围内智(zhì)能(néng)算力、通用算力资源的融(róng)合调度及弹(dàn)性供给，满(mǎn)足各(gè)类用户(hù)对算力的多(duō)样化(huà)、可靠性和便捷性的需(xū)求。在类(lèi)脑智(zhì)能领域，携(xié)手(shǒu)复旦大学类脑智能科(kē)学与技术研究院(yuàn)，依(yī)托公司全国(guó)一体化算力服务平台，支斯文败类是什么意思网络用语，斯文败类是什么意思网络用语怎么说撑(chēng)全脑860亿(yì)神经元规模的全脑模拟计算。

　　不(bù)过，值(zhí)得注(zhù)意的是，有分析(xī)人(rén)士表(biǎo)示，关于人类(lèi)大脑和神经细胞，还有很多不了解的地(dì)方。事实上(shàng)，不知道(dào)神经细胞(bāo)是如何利用这15种特征中的许多特征。