真正的学习系统是无法编程的。人类的智能行为是无法编成计算机这样程序的。人类的认知逻辑是无数多个值，且是概率预测的:可能、也许、大概、几乎…；漂亮、高的、大的、远的、空灵的…。 真正的量子计算机是多值量子逻辑下的计算机，几乎没法像经典数理逻辑计算机这样编程。 所以说，逼近人脑的人工智能，没法软件实现，没法用计算机程序软件，执行算法来模拟逼近人脑。人脑只能硬件实现；只有硬件才能做到真正的自然学习过程，知识积累和经验学习。 只能通过模拟量子环境，量子过程，来构造、模拟、逼近人脑。也就是说，类人脑的人工智能，是无法干预的，通过软件算法，干预其学习过程的。真正类脑学习是封闭的，无采样点的，无法通过插入电极等方式，进行干预或窃取其信息或知识和经验。 模拟人脑，只能用量子光栅模拟人脑神经细胞的几何排布，人脑意识信号，是微弱的、量子行为和开环的，即以量子干涉方式，一层一层，一个几何分形一个几何分形传递，以量子事件几率发生，作为神经细胞之间的连接。脑空间一串量子事件做实，形成了其经验学习的轨迹；与各种传感器、执行器，形成一个经验学习的闭环。经验和知识被存储在整个量子神经网络闭环中或叫学习网络闭环系统中。 不同于AI的BP调节神经网络权值，量子神经网络是调节量子栅格的宽度、栅格间隔大小和量子栅格的几何形状和几何排布。这一切几乎不可软件预测，只能硬件自动执行。 量子纠缠信号制备→量子信号调制输入→量子光栅→执行器→传感器→（量子光栅，量子信号调制输入）。