据(jù)媒体报(bào)道，来(lái)自英国(guó)牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所和美(měi)国得(dé)克萨斯(sī)大学的一个科(kē)研团队宣(xuān)布了一项重要成就：他们通(tōng)过(guò)堆叠(dié)二维(wéi)（2D）材(cái)料，开发出一(yī)种厚度仅(jǐn)几个(gè)原子大小(xiǎo)的人工神(shén)经元，其能够处理光和(hé)电(diàn)信号进(jìn)行(xíng)计算(suàn)，有(yǒu)望(wàng)用于下一代(dài)人工智能计算，也(yě)有助科学家更好地(dì)模(mó)拟和(hé)理解人脑(nǎo)。相关研(yán)究成果刊载于最新一期《自然(rán)·纳米技(jì)术》杂志。

　　业内人士分析指(zhǐ)出，人工(gōng)智能应用的发展呈指数级增长，对计算能力也(yě)提(tí)出了越来(lái)越高的(de)要求，只有开发出革命性(xìng)硬件，才能适应未来算力爆炸时(shí)代的要求。而(ér)此次科(kē)研(yán)人员(yuán)用了3种2D材(cái)料(liào)制备出了薄如原(yuán)子的人工神(shén)经(jīng)元，它能学(xué)习和(hé)处(chù)理更加复杂(zá)的(de)任务(wù)。

　　公开资料显示，AI通过(guò)数(shù)据学习一层层的(de)神经(jīng)网络，机器自主(zhǔ)分辨(biàn)参数，不断(duàn)地将参数归(guī)类、计算，形(xíng)成机器自我的学习。神经(jīng)网络在机(jī)器学习和认知(zhī)科学领域，是一种模(mó)仿生物(wù)神经网络（动(dòng)物的中枢(shū)神经系统，特别是大脑）的结(jié)构和(hé)功能(néng)的数学模型或计(jì)算模(mó)型。

　　神经(jīng)网(wǎng)络由(yóu)大量(liàng)的人工神经元联结进行计算。大(dà)多(duō)数(shù)情况下人工神经(jīng)网络能在外界信息(xī)的基础上(shàng)改(gǎi)变内部结(jié)构，具备(bèi)学习功(gōng)能(néng)。

　　据财联社不完全整理，近期(qī)在互动易平(píng)台回复人工神(shén)经元相(xiāng)关(guān)业务的(de)上市公(gōng)司包括中科曙(shǔ)光(guāng)、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如(rú)下：

　　具(jù)体来看，科(kē)大(dà)讯飞的讯飞超脑通过(guò)大(dà)数据、云计算和移动(dòng)互联网，并将算法直接和应用结(jié)合，在(zài)应(yīng)用(yòng)中不(bù)断推敲文言文原文及翻译注音，推敲文言文原文及翻译注释(duàn)迭代(dài)循(xún)环优化。讯飞超脑采用了对大脑(nǎo)的(de)深入解剖学，使人工神经网络像人的大脑神经元更加接近，从而(ér)使(shǐ)用(yòng)类似的人工(gōng)神经元方式(shì)感知认(rèn)知(zhī)智能(néng)问题。

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　　不过，值得注意(yì)的是，有分(fēn)析(xī)人(rén)士表示，关于人类大(dà)脑和神经细胞，还(hái)有很(hěn)多不了解的地(dì)方。事实上，不(bù)知道(dào)神经细胞是如(rú)何利(lì)用这15种特征(zhēng)中的许多特征。

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