[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

说明书

本发明公开了一种基于量子原理的人工智能自主学习系统及方法，包括状态发生装置，形成量子叠加态；状态探测器，对量子叠加态的参数进行测量，将探测结果发送给控制器；控制器用于控制执行器动作；并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；外界处理器接收执行器的动作结果，结合期望结果，给出反馈信息；外界探测器探测反馈信号，将信号发送给控制器。通过将微观领域的量子效应应用到人工智能决策阶段，实现了在数据、逻辑、算法等均为已知情况下，避免决策结果提前暴露的目的。同时也使人工智能获得了类似人类思维的不可预知性，使其行为更具备灵活性。且这种方式也可以通过不断的重复决策与反馈过程，达到自主学习的目的。

技术领域

本发明涉及人工智能与量子力学交叉技术领域,具体地说是一种基于量子原理的人工智能自主学习系统及方法。

背景技术

目前的人工智能决策，多为通过前期数据的导入、逻辑与阈值设置形成一定的决策机制。当需要进行新的决策时，通过输入需决策的数据，匹配合适的算法，可得到决策结果。固定的输入，固定的算法，带来的往往是相同的决策结果。如果所有的前提条件，如数据、逻辑、算法等均为已知，则决策结果将存在确定性。这种确定性有时就是我们所希望得到的效果，但其带来的也并非全是优点。当此类机制应用于人工智能决策时，会存在决策结果提前暴露的可能性。同时也使人工智能失去了类似人类思维的不可预知性，使其行为缺乏灵活性。

例如，采用人工智能进行随机抽取中奖号码的场景中，如果外部人员提前预知到人工智能内部设计的各种逻辑、算法以及提前输入的数据库，则很有可能通过相同的演算过程，推导出中奖号码。采用人工智能进行公司决策的场景中，如果外部人员提前预知到人工智能内部设计的各种逻辑、算法以及提前输入的数据库，则很有可能通过相同的演算过程，获悉公司的下一步战略走向，导致经济泄密。采用人工智能创建与人互动的场景中，同样的，在其与人进行真实互动时，往往会对固定的信息产生固定的反馈，使用户丧失与其交流的乐趣。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明实施例中提供了一种基于量子原理的人工智能自主学习系统及方法。

本发明实施例公开了如下技术方案：

本发明第一方面提供了一种基于量子原理的人工智能自主学习系统，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。