[发明专利]一种基于量子原理的人工智能自主学习系统及方法

权利要求书

1.一种基于量子原理的人工智能自主学习系统，其特征是，所述系统包括：

状态发生装置，通过对微观粒子实施作用，形成量子叠加态；

状态探测器，对所述量子叠加态的参数进行测量，并将探测结果发送给控制器；

控制器，根据所述探测结果，控制执行器做出对应动作；根据外界探测器的反馈信息调整状态发生装置与状态探测器的相对设置；

执行器，在接收到控制器的信号后，执行动作；

外界处理器，用于接收执行器的动作结果，并结合期望结果，给出反馈信息；

外界探测器，用于探测所述反馈信号，并将所述反馈信号发送给控制器；

所述状态发生装置包括：

粒子发射器，用于发射单个微观粒子；

粒子分配器，具有若干通孔，所述发射的单个微观粒子从其一通孔中经过；

所述状态探测器为粒子探测器，数量与通孔数量相同，紧贴通孔设置，用于探测贴近通孔出射的粒子信号，并将探测结果发送给控制器；所述执行器，动作种类与粒子探测器数量相同且一一对应，在接收到控制器的信号后，执行动作。

2.根据权利要求1所述的基于量子原理的人工智能自主学习系统，其特征是，所述控制器根据外界探测器的反馈信号调整粒子发射器和粒子分配器的相对角度。

3.根据权利要求1所述的基于量子原理的人工智能自主学习系统，其特征是，所述状态发生装置包括激光发射器，用于在设定时间内，发出设定波长的光束，利用所述光束激发基态原子。

4.根据权利要求3所述的基于量子原理的人工智能自主学习系统，其特征是，所述状态探测器为计时探测器，用于探测设定时间内是否有光子射出，以判断激发态原子是否发生能级回迁，并将探测结果发送给控制器；所述执行器在接收到控制器的信号后，执行动作。

5.根据权利要求4所述的基于量子原理的人工智能自主学习系统，其特征是，所述控制器根据外界探测器的反馈信号调整激光发射器出光和计时探测器测量的相对时间。

6.一种使用权利要求1所述系统的基于量子原理的人工智能自主学习方法，其特征是，所述方法包括：

通过状态发生装置，对微观粒子实施作用，形成量子叠加态；

通过状态探测器，对所述量子叠加态的参数实施测量，使得该参数的量子叠加态以一定概率随机坍缩至某一经典状态；

通过控制器，以状态探测器测量得到的经典状态作为决策结果，控制执行器实施对应动作；

通过外界处理器，接收执行器的动作信号，结合期望结果，发出反馈信号；

通过控制器，根据所述反馈信号，调整状态发生装置与状态探测器的相对设置，使得同一参数的量子叠加态函数分布在下一次事件中发生改变，从而使得下一次测量中得到不同经典状态的概率发生变化；如未收到所述反馈信号，则不进行调整。

7.根据权利要求6所述的基于量子原理的人工智能自主学习方法，其特征是，所述方法具体为：

通过粒子发射器，发出单个微观粒子；微观粒子经过粒子分配器射出，形成量子叠加态；

通过粒子探测器，获取粒子路径信息，使叠加态坍缩；

通过控制器，以所述路径信息作为决策结果，控制执行器实施对应动作；

通过外界处理器，接收执行器的动作信号，结合期望结果，发出反馈信号；

通过控制器，根据所述反馈信号，调整粒子发射器和粒子分配器的相对角度，使一下次事件测得不同路径信息的概率发生改变。

8.根据权利要求6所述的基于量子原理的人工智能自主学习方法，其特征是，所述方法具体为：

通过激光发射器，发出设定波长的光束；所述光束作用于基态原子，使基态原子跃迁到激发态；停止光束作用，激发态原子将存在回迁概率，形成量子叠加态；

通过计时探测器，获取轨道能级信息，使叠加态坍缩；

通过控制器，以所述轨道能级信息作为决策结果，控制执行器实施对应动作；

通过外界处理器，接收执行器的动作信号，结合期望结果，发出反馈信号；

通过控制器，根据所述反馈信号，调整激光发射器出光和计时探测器测量的相对时间，使一下次事件测得不同轨道能级信息的概率发生改变。