は、心を説明するための次のフロンティアになるかもしれません。 量子認知 認知アーキテクチャに関する既存の科学文献は、新しい研究イニシアチブに関して従うべき「正しい道」を定義していません。 Common Model of Cognition プロジェクト (別名 CMCB、 ) に特化した査読付きジャーナルの論文を調べたところ、進歩が新たなパターン (ボトムアップ) に従っていることがわかりました。 Common Model of Cognition Bulletin そのダイナミクスにより、モデルのアプリケーションにその開発努力を指示させる必要があるようです。 心を説明するための理論と認知モデルの建設的かつ漸進的な開発を超えて、別の視点から同じ目標を達成しようとするいくつかの代替アプローチを文献で見つけます. これらのアプローチの中に、 量子認知の分野があります。 この用語を、いわゆる または と混同してはなりません。これらは、量子プロセスが脳内で発生すると仮定する仮説です。 量子脳、量子マインド、 量子意識 は、量子論の数学的形式が優れた認知現象のより良い説明を示す認知の新しいモデルの開発を刺激する新しい研究分野です。 量子認知 これらの人間の現象の例は、記憶、情報検索、言語、意思決定、社会的相互作用、人格心理学、心の哲学です。 認知科学者は、物理学者が古典物理学を放棄せざるを得なくなったのと同じ種類の問題に直面していると言われています。彼らは、各測定が次の測定を妨害するため、決定論的な時間に複雑なシステムに関する部分的な情報しか取得できないことを発見しました。 量子論では、システムの部分的な情報を組み合わせて、論理、推論、および確率論的推論に対する根本的に異なるアプローチを通じてシステム全体の一貫性を理解することができます。 1960 年代の認知革命は、古典的な計算論理とニューラル ネットワークの出現に基づいており、1970 年代には古典的な動的システムに基づいていました。 これらの要素は、現在の認知アーキテクチャとニューラル ネットワークに関する理論の柱を構成し、一連の仮定に基づいています。しかし、 古典的な論理によって課せられた制限に従わない人間の行動の複雑な現象が存在することがわかりました。 ジョン・フォン・ノイマンと他の著者の研究 (Kronz & Lupher, 2021) に基づいて、量子論の核心はブール代数ではなくオルソ代数に基づく新しい種類の確率論であることが明らかになりました。 この理論は、従来の確率論よりも一般的です。合理性、論理的思考、確率論的推論への従来のアプローチに抵抗してきた困難な問題を解決するのに、より強力であることが判明し、認知モデリングとその理論的根拠の新しい地平が開かれました。 たとえば、量子論理は常に論理ブール値の分配公理に従うとは限らず、量子確率は常に全確率コルモゴロフの法則に従うとは限らないことに注意してください。また、量子推論が単調推論の原則を常に満たしているわけでもありません。 したがって、古典理論はより一般的な量子論の制限的なケースであることがわかります。 Jerome Busemeyer と Peter Bruza は (Busemeyer & Bruza, 2012) で、量子論の根底にある数学的構造は、従来のモデルよりも人間の思考をより適切に説明し、システムの動的確率モデルをモデル化するための基礎を導入していると主張しています。量子論の 2 つの側面を使用します。 Quantum Models of Cognition and Decision 最初の判断 (または決定) が後続の判断 (または決定) に干渉して秩序の効果を生み出すことによって生成されるコンテキストとして理解される「干渉」のアイデアを通じて量子論に取り込まれる、判断と決定の文脈性、判断と決定が可換でないもの。 量子もつれ: 量子物理学では、システムの一部を観察すると、システムの別の部分の状態に即座に影響を与える現象を指します。 これは、その性質上分解不可能な認知現象の量子型モデルの開発を促進し、量子論はそれらを非相互作用システム、分解可能 (または非還元主義) としてモデル化するための正式なツールを提供します。 重要な要素は、連動システムを有効に分解して個別のサブシステムとしてモデル化できないことです。 私たちは、知覚、概念的判断、意思決定、情報検索などの分野で応用される分野の台頭を目の当たりにしています。 Busemeyer とその他の研究者 (Wang et al., 2013) は、次のような非常に重要な質問に答えようとしています。 なぜ認知に量子概念を適用するのですか?人間？ 量子モデルは従来のモデルとどう違うのですか? 量子モデルを使用してすでにモデル化されている認知プロセスは? 関連性は現在、私たちがどこにいて、研究努力がどこに向けられているかというビジョンに従って、最先端の技術の進歩にあります.これらの取り組みを量子コンピューティングの台頭につなげれば、認知モデルの検証と汎用人工知能の誕生の観察に近づくことができるかもしれません。 またはそうでないかもしれません。
