据(jù)媒体(tǐ)报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美国得克萨斯大学的一个(gè)科研团队宣布了一项重要成就：他们通(tōng)过堆叠二(èr)维（2D）材料，开发(fā)出一种厚度仅几个原子大小的(de)人工(gōng)神经元，其能够处(chù)理光和电(diàn)信号进行计算，有望(wàng)用于下一代人工智(zhì)能(néng)计(jì)算(suàn)，也有助科学(xué)家更好(hǎo)地模拟和理解(jiě)人脑。相关研(yán)究成果刊载于最(zuì)新一期《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能应用的发展呈(chéng)指数级增长(zhǎng)，对计算能力也提出了越(yuè)来越(yuè)高的要求(qiú)，只有开发出革命性硬件(jiàn)，才能适应未来算(suàn)力(lì)爆炸时代的要求(qiú)。而(ér)此次科研人(rén)员(yuán)用了3种(zhǒng)2D材(cái)料(liào)制备出了薄如原子(zi)的(de)人(rén)工(gōng)神经元，它能(néng)学习和处理更加复杂(zá)的(de)任(rèn)务。

　　公开资料显示(shì)，AI通过(guò)数(shù)据学(xué)习一(yī)层层的神经(jīng)网(wǎng)络，机器(qì)自主分辨参数，不断地将参(cān)数(shù)归类、计算，形成机(jī)器自(zì)我的学习(xí)。神经网络在(zài)机器学习和认知(zhī)科学领域(yù)，是一(yī)种模仿生(shēng)物神经(jīng)网络（动物的中(zhōng)枢神经系统(tǒng)，特别是大脑）的结构和功(gōng)能(néng)的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的(de)人工神(shén)经(jīng)元(yuán)联结(jié)进(jìn)行计算。大多数(shù)情况下人工(gōng)神经网络(luò)能在外界信息的(de)基础上改变内部结构，具备学习(xí)功能。

　　据财联(lián)社不完全整理，近期在互动(dòng)易(yì)平台回复人工神(shén)经元相关业务的上(shàng)市(shì)公(gōng)司包括中科(kē)曙(shǔ)光、科大(dà)讯(xùn)飞、金自天(tiān)正(zhèng)、大富科技、深水海(hǎi)纳等，具体(tǐ)情况如下：

　　具体来看，科大(dà)讯飞(fēi)的讯飞超脑通(tōng)过大数据(jù)、云计算和移动(dòng)互联(lián)网，并将算法直接和应(yīng)用结合(hé)，在应用中(zhōng)不(bù)断迭(dié)代循环优化。讯飞(fēi)超脑(nǎo)采(cǎi)用了对大(dà)脑的深(shēn)入解剖(pōu)学(xué)，使人(rén)工(gōng)神经网络像(xiàng)人的大脑神经(jīng)元更加接近，从(cóng)而使用类似的人工神经元方式(shì)感知认知智能问题。

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　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分析(xī)人士表示(shì)，关于人类大(dà)脑和神经细胞(bāo)，还有很多不了解的地(dì)方。事实上，不知道(dào)神(shén)经(jīng)细胞是如何利用这(zhè)15种特(tè)征(zhēng)中的许(xǔ)多特征。

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