人類行為是令許多科學家著迷的謎。關於機率在解釋我們的思維如何運作方面的作用已經有很多討論。
機率是一個數學框架，旨在告訴我們事件發生的可能性有多大，並且適用於許多日常情況。例如，它將拋硬幣的結果描述為 50/XNUMX（或 XNUMX%），因為正面或反面的機率相同。
然而研究表明 這些傳統或「經典」機率定律無法完全捕捉人類行為。是否可以用機率在更神秘的量子力學世界中的運作方式來解釋？
數學機率也是量子力學的重要組成部分，量子力學是物理學的一個分支，描述自然在原子或亞原子粒子尺度上的行為。然而，正如我們將看到的，在量子世界中，機率遵循非常不同的規則。
過去二十年的發現 揭示了「量子性」在人類認知中的關鍵作用——人腦如何處理資訊以獲得知識或理解。這些發現也對人工智慧（AI）的發展有潛在影響。
人類的“非理性”
諾貝爾獲獎者 丹尼爾·卡尼曼 和其他認知科學家對他們所說的人類行為的「非理性」進行了研究。當行為模式從數學角度不嚴格遵循經典機率論的規則時，它們被認為是「非理性的」。
例如， 一項研究發現 大多數通過期末考的學生都喜歡課後去度假。同樣，大多數失敗的人也想去度假。
如果學生不知道他們的結果，經典機率會預測他們會選擇假期，因為無論他們通過或失敗，假期都是首選。然而在實驗中，大多數學生如果不知道自己的表現如何，則寧願不去度假。
直觀上，不難理解，如果學生一直擔心自己的考試成績，他們可能不想去度假。但經典機率並不能準確地捕捉到這種行為，因此它被描述為非理性的。在認知科學中已經觀察到許多類似的違反經典機率規則的情況。
量子大腦？
在經典機率中，當提出一系列問題時，答案並不取決於問題提出的順序。相較之下，在量子物理學中，一系列問題的答案很大程度上取決於提出問題的順序。
一個例子是測量 電子的自旋 在兩個不同的方向。如果您先測量水平方向的旋轉，然後測量垂直方向的旋轉，您將得到一個結果。
由於量子力學的一個眾所周知的特徵，當順序顛倒時，結果通常會不同。簡單地測量量子系統的屬性可以影響正在測量的物體（在本例中是電子的自旋），從而影響任何後續實驗的結果。
秩序依賴性也可以在人類行為中看到。例如，在一個 20 年前發表的關於問題順序對受訪者答案影響的研究，受試者被問到是否認為前任美國總統比爾·柯林頓是誠實的。然後他們被問到他的副總統阿爾·戈爾是否誠實。
當問題按此順序提出時，分別有 50% 和 60% 的受訪者回答說他們是誠實的。但當研究人員先詢問受訪者關於高爾的情況，然後詢問柯林頓的情況時，分別有 68% 和 60% 的人回答說他們是誠實的。
在日常層面上，人類行為似乎並不一致，因為它經常違反經典機率論的規則。然而， 這種行為似乎確實適合 機率在量子力學中的作用方式。
這種觀察導致認知科學家 傑羅姆·布塞邁耶 和許多其他人認識到量子力學總體上可以以更一致的方式解釋人類行為。
基於這個驚人的假設，認知科學領域中出現了一個名為「量子認知」的新研究領域。
思考過程怎麼可能是由量子規則決定的？我們的大腦像量子電腦一樣運作嗎？目前還沒有人知道答案，但經驗數據似乎強烈表明我們的思想遵循量子規則。
動態行為
與這些令人興奮的發展並行的是，在過去的二十年裡，我和我的合作者開發了一個用於建模或模擬人們認知行為動態的框架 當他們消化「喧鬧」時 來自外界的（即不完美的）訊息。
我們再次發現數學技術的發展是為了 模擬量子世界 可以應用於模擬人腦如何處理噪音資料。
這些原理不僅可以應用於大腦，還可以應用於生物學中的其他行為。 綠色植物，例如，有 非凡的能力 從環境中提取和分析化學和其他資訊並適應變化。
我的粗略估計，基於 最近的一次實驗 在普通豆類植物上，顯示它們可以 處理這些外部訊息 比我們今天擁有的最好的計算機還要高效。
在這種情況下，效率意味著工廠始終能夠 減少不確定性 在最大程度上了解其外部環境。例如，這可以包括輕鬆檢測光的來源方向，以便植物可以朝該方向生長。生物體對資訊的有效處理也與節約能源有關，這對其生存很重要。
類似的規則可能適用於人類大腦，特別是當我們檢測到外部訊號時，我們的精神狀態如何變化。所有這些對於當前的技術發展軌跡都很重要。如果我們的行為可以透過量子力學中機率的工作方式來最好地描述，那麼為了在機器中準確複製人類行為，人工智慧系統可能應該遵循量子規則，而不是經典規則。
我把這個想法稱為 人工智慧（AQI）。需要進行大量研究來發展這種想法的實際應用。
但 AQI 可以幫助我們實現人工智慧系統的目標，使其表現得更像真人。
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