人間の行動は多くの科学者を魅了する謎です。そして、私たちの心の仕組みを説明する際の確率の役割については、多くの議論が行われてきました。
確率は、イベントが発生する可能性を示すために設計された数学的枠組みであり、日常の多くの状況にうまく機能します。たとえば、表か裏のどちらかを投げる可能性は同じであるため、コイントスの結果は 50/XNUMX (つまり XNUMX%) と説明されています。
しかし、研究によると、 人間の行動は、これらの伝統的または「古典的な」確率法則では完全に捉えることはできないということです。むしろ、より神秘的な量子力学の世界で確率がどのように機能するかによって説明できるでしょうか?
数学的確率は、原子または原子未満の粒子のスケールで自然がどのように動作するかを説明する物理学の分野である量子力学の重要な要素でもあります。ただし、後で説明するように、量子の世界では、確率はまったく異なる規則に従います。
過去 20 年間の発見 彼らは、人間の認知における「量子性」の重要な役割、つまり人間の脳が知識や理解を得るために情報をどのように処理するかについて明らかにしました。これらの発見は、人工知能 (AI) の開発にも潜在的な影響を及ぼします。
人間の「不合理」
ノーベル賞受賞者 ダニエル・カーネマン および他の認知科学者は、人間の行動の「不合理性」と彼らが表現するものについて研究を行ってきました。数学的な観点から見ると、行動パターンが古典的な確率論のルールに厳密に従っていない場合、そのパターンは「非合理的」であるとみなされます。
たとえば、 研究が見つかりました 学期末試験に合格した学生の大多数は、その後は休暇を取ることを好むそうです。同様に、失敗した人の大多数も休暇に行きたいと考えています。
学生が自分の結果を知らない場合、古典的な確率は、学生が合格か不合格かに関係なく休暇を選択することが好ましい選択肢であるため、休暇を選択すると予測します。しかし、実験では、大多数の学生は、自分の成績がよく分からない場合は休暇に行かないことを好みました。
直観的には、試験の結果をずっと気にしているのであれば、学生が休暇に行きたくないかもしれないことを理解するのは難しくありません。しかし、古典的な確率はその挙動を正確に捉えていないため、非合理的であると表現されます。古典的な確率則に対する同様の違反が認知科学でも数多く観察されています。
量子脳？
古典的な確率論では、一連の質問が行われた場合、答えは質問の順序には依存しません。対照的に、量子物理学では、一連の質問に対する答えは、質問される順序に大きく依存します。
一例として、 電子のスピン 2つの異なる方向に。最初に水平方向のスピンを測定し、次に垂直方向のスピンを測定すると、1 つの結果が得られます。
量子力学のよく知られた特徴により、順序が逆になると結果は通常異なります。量子系の特性を測定するだけで、測定対象 (この場合は電子のスピン) に影響を与えることができ、したがってその後の実験の結果にも影響を与える可能性があります。
順序依存性は人間の行動にも見られます。たとえば、 質問の順序が回答者の回答に与える影響について20年前に発表された研究では、被験者は前米国大統領ビル・クリントンが正直だと思うかどうか尋ねられた。次に彼らは、副大統領のアル・ゴア氏が誠実そうに見えるかどうか尋ねられた。
この順序で質問すると、回答者のそれぞれ 50% と 60% が正直であると回答しました。しかし、研究者らが回答者に最初にゴアについて、次にクリントンについて尋ねたところ、それぞれ68％と60％が正直だと答えた。
日常レベルでは、人間の行動は古典的な確率論のルールに違反することが多いため、一貫性がないと思われるかもしれません。しかし、 この動作は適切であるように見えます 量子力学における確率の仕組みと同じです。
この種の観察は認知科学者を導いた ジェローム・ブスマイヤー そして他の多くの人は、量子力学が全体として、より一貫した方法で人間の行動を説明できることを認識しています。
この驚くべき仮説に基づいて、認知科学の領域に「量子認知」と呼ばれる新しい研究分野が誕生しました。
思考プロセスが量子規則によってどのように決定される可能性があるのでしょうか?私たちの脳は量子コンピューターのように機能しているのでしょうか?答えはまだ誰にもわかりませんが、経験的データは、私たちの思考が量子則に従っていることを強く示唆しているようです。
動的な動作
これらのエキサイティングな開発と並行して、過去 20 年にわたって、私の共同研究者と私は人々の認知行動のダイナミクスをモデル化、またはシミュレートするためのフレームワークを開発してきました。 「うるさい」を消化しながら 外界からの（つまり不完全な）情報。
数学的手法が開発されたことが再びわかりました。 量子世界のモデル化 人間の脳がノイズの多いデータをどのように処理するかをモデル化するのに応用できる可能性があります。
これらの原則は、脳だけでなく、生物学における他の行動にも適用できます。 緑の植物たとえば、 驚くべき能力 環境から化学情報やその他の情報を抽出して分析し、変化に適応すること。
私の大まかな見積もりに基づいて、 最近の実験 一般的なインゲン植物では、それらが可能であることを示唆しています。 この外部情報を処理する 現在の最高のコンピューターよりも効率的です。
この文脈において、効率とは、プラントが一貫して次のことを行うことができることを意味します。 不確実性を減らす その状況に応じて可能な限り外部環境についての情報を提供します。これには、たとえば、光が来る方向を簡単に検出して、植物がその方向に向かって成長できるようにすることが含まれます。生物による情報の効率的な処理は、生物の生存にとって重要なエネルギーの節約にもつながります。
同様の法則が人間の脳、特に外部信号を検出したときに精神状態がどのように変化するかにも当てはまる可能性があります。これらすべては、現在の技術開発の軌道にとって重要です。私たちの行動が量子力学における確率の仕組みによって最もよく記述されるのであれば、人間の行動を機械で正確に再現するには、おそらく AI システムは古典的な規則ではなく、量子規則に従うべきでしょう。
私はこのアイデアをこう呼んだ 人工量子知能 (AQI)。このようなアイデアを実用化するには、多くの研究が必要です。
しかし、AQI は、より現実の人間のように動作する AI システムという目標を達成するのに役立つ可能性があります。
ドルジェ・C・ブロディ、数学教授、 サリー大学
この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.
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