上具备方向性，再通过距离、角度、权重的向量关系定义，使信息元关联关系具备路径差异，我们模拟了一个人类大脑，人工智能的思维就靠它了。
当一个外部‘刺激’产生，会对应到相应的信息元，从该信息元发起思维行走，当最终这一行走返回该发起信息元的时候，拟脑就得到了一条思维闭环，这就是拟脑模拟了人类的思维过程，不需要编写大量的代码，直接在拟脑中实现信息比对及路径择优，并且将信息比对与路径择优转化为数学计算，这就是‘概念逻辑计算’。
全世界那么多‘概念’，海量~海量~微尘量的，都定义成信息元可行吗？什么叫‘概念逻辑计算’，因为概念之间是有关系的，其中还包括包含关系，如果海量信息不好处理，有什么不好处理的，大数据及大语言模型也在努力处理，当然，我们就认为不好处理，那么‘概念逻辑计算’还支持‘集合概念逻辑计算’，例如全世界有七十多亿人，然而，分类不过万种吧（没有具体分析），例如，男人、女人、男孩、女孩等，还有农民、工人、公务员、腐败分子等，还有好人、坏人、罪犯、金粉涂抹的腐败分子等。。。人工智能不用具体到某一个精确概念，记住，这里是举例，多元关联拟脑技术可以用‘集合类概念’完成概念逻辑计算，形成可执行闭环。
第二类，态计算理论：
举例，在一个小范围环境条件空间中，人类不但可以知道该空间一切静止的事物，同时还要知道该空间中运动的事物，这些事物既是独立的，同时又是相互关联影响的，人类不需要计算，因为人类的大脑本身就具备了感知认知模糊计算和精确计算的能力，而且可以对计算结果进行脑思维，并随时输出计算结果。
但是，人工智能需要计算，相对独立且又相互关联影响的事物，如何进入计算，这就是多元关联拟脑技术模型可以解决的问题，将环境条件空间中的事物定义为信息元，并将这些信息元关联在一起，然后定义核心信息元及核心信息元参数，优先构建一个包括条件环境空间内所有事物的‘多元关联拟脑静态库’模型。再构建多个多元关联拟脑动态库模型，人工智能可以实时监控条件环境空间的态变化，同时也可以通过核心信息元参数溢出，获得自己想要的数据。
核心信息元是什么？核心信息元可以不是该空间的事物也可以是该空间的事物，但是核心信息元一定是我们需要关注的事物，人类的思维也是这样的，当人们进入到一个条件环境空间中，人并不是关心所有的事物，而是关心自己需要的事物，以及引起自己注意的事物。人工智能也是如此，在该条件环境空间需要关心那些事物，就设立多少核心信息元，并把与该核心信息元相关联的信息元关联在一起，这样，就会形成多个动态库模型，这些动态库模型之间的信息元是复用的，而动态库模型之间是需要数据同步的，有些时刻还会产生多动态库叠加。我们把人工智能观察的条件环境空间，形成的多动态库并存，相互作用、相互关联、相互叠加影响的模型，称为‘多态涌动模型’，为什么是多态涌动，不要忘了，这些动态库是叠加运行在基础模型，多元关联拟脑静态库模型上的。
在‘多态涌动模型’下，每一个我们关心的概念，即是每一个动态库模型的核心信息元，这些信息元在观察期的‘永动态’下，按照设定不断溢出参数，这些参数对应到阈值组，激活阈值组对应的标识，我们将条件环境空间，由感知空间变为可计算空间。
态计算理论基于多元关联拟脑技术，可以将‘可计算概念’延展到环境感知认知领域。
第三类，路由计算理论：
路由计算是指在多元关联拟脑模型中，从‘起始点’信息元到达‘终结点’信息元的路径，产生多条路径可以采用数学计算择优，其实，闭环计算属于路由计算中的一种，这方面的内容，在《奶奶的机器人九号》小说中已经讲解很多了，希望大家喜欢这部小说。
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