据媒体报道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨斯大(dà)学的一个科研团队宣布了一项重要成就(jiù)：他们(men)通过堆叠(dié)二(èr)维(wéi)（2D）材料，开发(fā)出(chū)一(yī)种厚度仅几个原子大(dà)小(xiǎo)的人工(gōng)神经元，其能够处理光和电信号进行计(jì)算，有望用于下(xià)一代人(rén)工智能计算语言凝练和凝炼的区别，凝练和凝炼的区别是什么>，也(yě)有助科学家更好地(dì)模拟(nǐ)和理解人脑(nǎo)。相(xiāng)关研究成果刊载于(yú)最新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指(zhǐ)出，人工智能(néng)应用(yòng)的发(fā)展呈指数级增(zēng)长(zhǎng)，对计算能力也提出(chū)了越来越高的要求，只有开发出(chū)革命(mìng)性硬件(jiàn)，才能适应未来算力爆炸时代的要求。而此次科(kē)研人员用了3种2D材料制备出了薄(báo)如原子(zi)的人工(gōng)神经元，它能学习和处理更(gèng)加复杂(zá)的任(rèn)务。

　　公开资(zī)料(liào)显示，AI通过(guò)数据学习一层层的(de)神经网络，机(jī)器自主分辨参数，不断地将(jiāng)参数归类、计(jì)算，形成机器自我的学习。神经网络在机(jī)器学习和认知(zhī)科学领域，是(shì)一种模仿生物神经网络（动物的中枢(shū)神经系统，特别是大脑(nǎo)）的结构和功能的数学模型或计算模(mó)型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工神经元联结进行计算(suàn)。大多数(shù)情况下人工神经网络能在外(wài)界信息的(de)基础(chǔ)上(shàng)改变内部结(jié)构，具(jù)备学(xué)习功能。

　　据财联社不完全(quán)整理(lǐ)，近期在互动易平台回(huí)复人(rén)工神经元相关(guān)业务的上市公司(sī)包括中(zhōng)科曙(shǔ)光、科大讯飞(fēi)、金自(zì)天正、大(dà)富(fù)科技、深水(shuǐ)海(hǎi)纳等(děng)，具体情况如下：

　　具体(tǐ)来看，科大(dà)讯飞的讯(xùn)飞超(chāo)脑(nǎo)通过(guò)大数据、云计算和移动(dòng)互(hù)联网，并将算法直接和应用结合，在应(yīng)用中(zhōng)不(bù)断迭代(dài)循环优(yōu)化(huà)。讯飞超脑采用了对大(dà)脑(nǎo)的深(shēn)入解剖学，使(shǐ)人工(gōng)神(shén)经网(wǎng)络(luò)像人的(de)大脑神经元更加接近，从而使用类似的人工神经(jīng)元方式(shì)感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一(yī)体化算力服(fú)务(wù)平(píng)台”，通过(guò)统一的算力服务门户，实现全(quán)国范(fàn)围内智能算力、通用算力资源(yuán)的(de)融合调度及弹性供给(gěi)，满足(zú)各类(lèi)用(yòng)户对算(suàn)力的多样化、可靠(kào)性和便捷(jié)性(xìng)的需求。在类脑智能领域，携(xié)手复旦大学类脑智能(néng)科学与(yǔ)技术研(yán)究院，依托公(gōng)司全国一(yī)体化算力(lì)服务平台，支撑全脑860亿(yì)神(shén)经元规模的全脑模拟(nǐ)计(jì)算。

　　不(bù)过，值得注意的是，有分析人士表示，关于人(rén)类(lèi)大脑和神经细胞(bāo)，还有(yǒu语言凝练和凝炼的区别，凝练和凝炼的区别是什么)很多不了解的地方(fāng)。事(shì)实上，不知道神(shén)经细胞是如(rú)何利用这15种特征中的许多特征。