据(jù)媒体报道，来自英国牛(niú)津大学(xué)、IBM欧洲研(yán)究所和美国(guó)得克萨(sà)斯(sī)大学的一个科研(yán)团(tuán)队宣布了(le)一项重要成(chéng)就：他(tā)们通过堆叠二(èr)维(wéi)（2D）材料，开(kāi)发(fā)出一种厚度仅(jǐn)几个原子大小的人工神经元，其能够处(chù)理光和(hé)电信号进行计算，有望用于下(xià)一代人工智能计算，也有(yǒu)助(zhù)科学家(jiā)更好地模拟(nǐ)和理解人脑。相关研究成(chéng)果刊载于最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析(xī)指出，人工智能应用的发展呈指数(shù)级增长，对计算能(néng)力也(yě)提(tí)出(chū)了越来越高的要(yào)求，只有开发出革(gé)命性(xìng)硬件(jiàn)，才(cái)能适(shì)应未来算力爆炸时代的要求。而此次科研人员用了3种2D材(cái)料制备出了薄如(rú)原子的人工(gōng)神经(jīng)元，它能学习(xí)和处理更加复杂的(de)任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过(guò)数(shù)据学习一层层的(de)神经(jīng拇指到食指一扎是几厘米，一扎几厘米？)网络，机器自主分辨参数，不断地将参数归类、计算，形成机器自(zì)我的学习(xí)。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一种(zhǒng)模仿生物(wù)神经网(wǎng)络（动物的(de)中枢神经(jīng)系统，特别是大(dà)脑）的(de)结构和功能的数学模(mó)型或(huò)计算(suàn)模型。

　　神经网络由大量的人工(gōng)神经元(yuán)联结(jié)进行计算(suàn)。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的(de)基础上改(gǎi)变内(nèi)部结构，具(jù)备学习(xí)功(gōng)能(néng)。

　　据(jù)财联社不完(wán)全整理，近期在互动易平台回复人工神(shén)经元相(xiāng)关业务的(de)上(shàng)市(shì)公司包括中科(kē)曙光、科(kē)大讯(xùn)飞(fēi)、金自天正、大富(fù)科技、深水(shuǐ)海纳等，具(jù)体情况如下：

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　　具体来(lái)看，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互联网，并将(jiāng)算法(fǎ)直接(jiē)和应用结合，在应用中(zhōng)不(bù)断迭代(dài)循环优化(huà)。讯飞超脑采用了对大脑(nǎo)的深(shēn)入(rù)解剖学，使人工神经(jīng)网络像人的大(dà)脑神经元更加接近，从而使用类似的(de)人工神(shén)经元方(fāng)式感(gǎn)知认知智(zhì)能问题。

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　　不过，值得注意的是(shì)，有分析(xī)人士(shì)表示，关(guān)于(yú)人(rén)类大脑和神经细胞，还(hái)有很多不(bù)了解的地方。事(shì)实上，不知道神经细(xì)胞是如何利用这(zhè)15种特征中的许多特征。

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