据媒体报道，来自(zì)英国牛(niú)津大学、IBM欧洲研究所和美国得(dé)克萨斯(sī)大学的一个科研团(tuán)队宣布了(le)一(yī)项重(zhòng)要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅几个原(yuán)子大(dà)小的人工神经(jīng)元，其能(néng)够处理光和电信号进行(xíng)计(jì)算，有(yǒu)望用于下(xià)一代人工智能计算(suàn)，也(yě)有助科(kē)学(xué)家(jiā)更好地模拟和理解人脑。相关研究成果刊(kān)载(zài)于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析(xī)指出，人工(gōng)智能应用的发展(zhǎn)呈指数级增长(zhǎng)，对计(jì)算能力(lì)也提出了越(yuè)来越高(gāo)的要求，只有开发出革命性硬件，才(cái)能适应未来算(suàn)力爆炸时代的要求。而此次科研人员用了3种2D材(cái)料(liào)制备出了薄如(rú)原子的(de)人工(gōng)神(shén)经元，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通(tōng)过数据学习一层层的神经网(wǎng)络，机器自主分辨参数(shù)，不断地(dì)将参数归类、计算，形成机器(qì)自(zì)我的学习。神经(jīng)网(wǎng)络(luò)在机器学习和(hé)认知科学领(lǐng)域，是(shì)一种模仿生(shēng)物(wù)神(shén)经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模(mó)型或计算(suàn)模型。

　　神经网络由大量的人工神经元联结(jié)进(jìn)行计算。大多数(shù)情(qíng)况(kuàng)下(xià)人工神经网(wǎng)络能在外(wài)界(jiè)信息的基础上改变内部结构(gòu)，具(jù)备学习功能。