据媒体报(bào)道(dào)，来自英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究(jiū)所和美国得克萨斯大学的一个科研团队宣布了一项重要成就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚(hòu)度仅几(jǐ)个原子大(dà)小的(de)人工神经元，其(qí)能够处理(lǐ)光和电(diàn)信(xìn)号进行计算(suàn)，有望用(yòng)于(yú)下一代人工(gōng)智(zhì)能(néng)计算，也有(yǒu)助科学家更好地模拟和理解人脑。相(xiāng)关研(yán)究成果(guǒ)刊(kān)载于最(zuì)新(xīn)一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指(zhǐ)出(chū)，人(rén)工智能应用的发展呈(chéng)指(zhǐ)数级增长，对计(jì)算能(néng)力也提出了越来越高的要求，只有开(kāi)发出革命性硬件，才(cái)能适应未来算(suàn)力(lì)爆(bào)炸时(shí)代的(de)要(yào)求。而此次科研人(rén)员用(yòng)了3种(zhǒng)2D材料制备出(chū)了薄如原(yuán)子的人工(gōng)神(shén)经元，它能学习和(hé)处理(lǐ)更加复(fù)杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通(tōng)过数据(jù)学习一层层(céng)的神经网络，机器(qì)自主分辨参数，不断地将(jiāng)参数(shù)归类(lèi)、计算，形(xíng)成(chéng)机(jī)器自我的学习。神经(jīng)网络在(zài)机器学(xué)习和认(rèn)知(zhī)科学领域，是(shì)一种模(mó)仿(fǎng)生物(wù)神经(jīng)网络（动物的(de)中枢神经(jīng)系统(tǒng)，特(tè)别是大脑）的结构(gòu)和功能(néng)的数学模(mó)型(xíng)或计算模型。

　　神经网络由大(dà)量的人(rén)工(gōng)神经元联结进行(xíng)计(jì)算。大多数情(qíng)况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内(nèi)部结(jié)构，具备学(xué)习(xí)功能。

　　据财(cái)联社不完全整理(lǐ)，近期在互动易平(píng)台回复人工神经元相关业务的(de)上市公司包括(kuò)中科曙(shǔ)光(guāng)、科大讯飞(fēi)、金自天正(zhèng)、大富科技、深(shēn)水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯(xùn)飞超脑通过大数据、云(yún)计(jì)算和移动互(hù)联网(wǎng)，并将算法直接和应(yīng)用(yòng)结合，在应用中(zhōng)不断(duàn)迭代循环(huán)优(yōu)化。讯飞超脑采用了对大脑的深入解剖学(xué)，使(shǐ)人工神经网络像人的大(dà)脑(nǎo)神经(jīng)元(yuán)更加接(jiē)近，从而使用类似的人工神经元方式感知认(rèn)知智能(néng)问题。

　　不过，值得注意的是(shì)，有分析人(rén)士表示，关于(yú)人类大脑(nǎo)和神经(jīng)细胞，还有很多(duō)不了解的地方。事实上，不知道(dào)神经细胞(bāo)是(shì)如何利用(yòng)这15种特征中的(de)许多特征。

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