据媒体报道，来自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究所和美(měi)国(guó)得克萨斯大(dà)学的(de)一个科研(yán)团队宣布了一项重要成就：他(tā)们(men)通过堆叠二维(wéi)（2D）材料(liào)，开(kāi)发出一(yī)种厚(hòu)度仅(jǐn)几个(gè)原子大(dà)小的人工神经元，其能够处(chù)理光和电信号(hào)进行计(jì)算，有望用于(yú)下一(yī)代人工智(zhì)能计算，也有助(zhù)科学家(jiā)更好地模(mó)拟和理解(jiě)人脑(nǎo)。相(xiāng)关研究成果刊载(zài)于(yú)最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指出(chū)，人工智能应用(yòng)的发展呈(chéng)指数级(jí)增长，对(duì)计算能(néng)力也提出了越来越高的要求(qiú)，只(zhǐ)有开发出革命(mìng)性硬件，才(cái)能适应未来算力(lì)爆(bào)炸时代的要求。而此次科研(yán)人员用了(le)3种2D材(cái)料制备(bèi)出了薄如原子(zi)的人工神经元，它能学习和处理更加复杂的任(rèn)务。

　　公开(kāi)资料(liào)显示，AI通过数据学(xué)习一(yī)层层(céng)的神经(jīng)网络(luò)，机器自(zì)主(zhǔ)分辨(biàn)参(cān)数(shù)，不断地将参数归(guī)类、计算，形(xíng)成(chéng)机器自我的学习。神经网络在(zài)机器(qì)学习和认(rèn)知科学领域，是一种模仿生(shēng)物神经网(wǎng)络（动(dòng)物(wù)的中枢神经系统，特别是大(dà)脑）的结构和功能的数学模型或计算模(mó)型。

　　神经网络(luò)由(yóu)大量的人(rén)工神经元联结进行计(jì)算。大多数(shù)情(qíng)况下(xià)人工神(shén)经网络(luò)能在外界信(xìn)息的基(jī)础上改变内部结构，具备学习(xí)功能。