stringtranslate.com

Квантовое познание

Квантовое познание использует математический формализм квантовой теории вероятностей для моделирования психологических явлений, когда классическая теория вероятностей терпит неудачу. [1] Эта область фокусируется на моделировании явлений в когнитивной науке , которые сопротивляются традиционным методам или где традиционные модели, кажется, достигли барьера (например, человеческой памяти), [2] и моделировании предпочтений в теории принятия решений , которые кажутся парадоксальными с точки зрения традиционного рационального подхода. точки зрения (например, изменение предпочтений). [3] Поскольку использование квантово-теоретической основы предназначено для целей моделирования, идентификация квантовых структур в когнитивных явлениях не предполагает существования микроскопических квантовых процессов в человеческом мозге. [4] [5]

Квантовое познание может применяться для моделирования когнитивных явлений, таких как обработка информации [6] человеческим мозгом , язык , принятие решений , [7] человеческая память , концепции и концептуальное рассуждение, человеческое суждение и восприятие . [8] [9] [10]

Проблемы классической теории вероятностей

Классическая теория вероятностей — это рациональный подход к выводам, который нелегко объяснить некоторые наблюдения за человеческими выводами в психологии. Некоторые случаи, когда квантовая теория вероятностей имеет преимущества, включают ошибку конъюнкции , ошибку дизъюнкции , несостоятельность принципа уверенности и предвзятость порядка вопросов в суждениях. [1] : 752 

Ошибка союза

Если участникам психологического эксперимента рассказать о «Линде», описанной как похожая на феминистку, но не на кассира банка, а затем попросить оценить вероятность того, что Линда феминистка, кассир банка или феминистка и кассир банка, они ответьте значениями, которые указывают: Рациональная классическая теория вероятностей делает неправильный прогноз: она ожидает, что люди сочтут это соединение менее вероятным, чем вариант кассира в банке. Многие варианты этого эксперимента демонстрируют, что в данном случае ошибка представляет собой человеческое познание, а не артефакт одного представления. [1] : 753 

Квантовое познание моделирует этот сценарий оценки вероятности с помощью квантовой теории вероятностей, которая всегда ставит последовательную вероятность выше прямой вероятности . Идея состоит в том, что на понимание человеком слова «кассир в банке» влияет контекст вопроса, касающегося слова «феминистка». [1] : 753  Эти два вопроса «несовместимы»: рассмотрение их с помощью классической теории потребует отдельных шагов рассуждения. [11]

Основные предметы исследования

Квантовоподобные модели обработки информации

Концепция квантового познания основана на наблюдении, что различные когнитивные явления более адекватно описываются квантовой теорией вероятностей, чем классической теорией вероятностей (см. примеры ниже). Таким образом, квантовый формализм считается операционным формализмом, описывающим неклассическую обработку вероятностных данных.

Здесь ключевым словом является контекстуальность (подробное изложение этой точки зрения см. в монографии Хренникова). [8] Квантовая механика в своей основе контекстуальна. [12] Квантовые системы не обладают объективными свойствами, которые можно определить независимо от контекста измерения. Как указал Нильс Бор , необходимо принять во внимание всю экспериментальную схему. Контекстуальность подразумевает существование несовместимых мысленных переменных, нарушение классического закона полной вероятности, а также конструктивные или деструктивные эффекты интерференции. Таким образом, подход квантового познания можно рассматривать как попытку формализовать контекстуальность психических процессов с помощью математического аппарата квантовой механики.

Принятие решений

Предположим, человеку предоставлена ​​возможность сыграть два раунда следующей игры: подбрасывание монеты определит, выиграет ли субъект 200 долларов или проиграет 100 долларов. Предположим, субъект решил сыграть первый раунд и делает это. Некоторым испытуемым затем сообщается результат (победа или поражение) первого тура, в то время как другим испытуемым еще не предоставляется никакой информации о результатах. Затем экспериментатор спрашивает, желает ли испытуемый сыграть во втором раунде. Проведение этого эксперимента на реальных испытуемых дает следующие результаты:

  1. Когда испытуемые считают, что они выиграли первый раунд, большинство испытуемых решают снова сыграть во втором раунде.
  2. Когда испытуемые считают, что проиграли первый раунд, большинство испытуемых решают снова сыграть во втором раунде.

Учитывая эти два отдельных выбора, согласно принципу уверенности в теории рационального принятия решений, им также следует сыграть во втором раунде, даже если они не знают или не думают о результатах первого раунда. [13] Но экспериментально, когда испытуемым не сообщают результаты первого раунда, большинство из них отказываются играть во втором раунде. [14] Это открытие нарушает закон полной вероятности, однако его можно объяснить как эффект квантовой интерференции , аналогично объяснению результатов эксперимента с двумя щелями в квантовой физике. [9] [15] [16] Подобные нарушения принципа уверенности наблюдаются в эмпирических исследованиях дилеммы узника и аналогичным образом моделируются с точки зрения квантовой интерференции. [17]

Вышеупомянутые отклонения от классических рациональных ожиданий в решениях агентов в условиях неопределенности порождают хорошо известные парадоксы в поведенческой экономике, а именно парадоксы Алле , Эллсберга и Машины. [18] [19] [20] Эти отклонения можно объяснить, если предположить, что общий концептуальный ландшафт влияет на выбор субъекта ни предсказуемым, ни контролируемым образом. Таким образом, процесс принятия решения является по своей сути контекстуальным процессом и, следовательно, не может быть смоделирован в едином колмогоровском вероятностном пространстве, что оправдывает использование квантово-вероятностных моделей в теории принятия решений. Более явно, описанные выше парадоксальные ситуации могут быть представлены в едином формализме гильбертова пространства, где поведение человека в условиях неопределенности объясняется с точки зрения подлинных квантовых аспектов, а именно суперпозиции, интерференции, контекстуальности и несовместимости. [21] [22] [23] [16]

Учитывая автоматизированное принятие решений, квантовые деревья решений имеют другую структуру по сравнению с классическими деревьями решений. Данные можно проанализировать, чтобы увидеть, лучше ли им соответствует модель квантового дерева решений . [24]

Вероятностные суждения человека

Квантовая вероятность обеспечивает новый способ объяснения ошибок человеческого суждения о вероятности, включая ошибки конъюнкции и дизъюнкции. [25] Ошибка соединения возникает, когда человек считает, что вероятность вероятного события L и маловероятного события U больше, чем маловероятное событие U; ошибка дизъюнкции возникает, когда человек считает, что вероятность вероятного события L больше, чем вероятность вероятного события L или маловероятного события U. Квантовая теория вероятностей является обобщением байесовской теории вероятностей , поскольку она основана на наборе аксиомы фон Неймана , ослабляющие некоторые классические аксиомы Колмогорова . [26] Квантовая модель вводит новую фундаментальную концепцию познания — совместимость и несовместимость вопросов и влияние, которое это может оказать на последовательный порядок суждений. Квантовая вероятность дает простое объяснение ошибок соединения и дизъюнкции, а также многих других результатов, таких как влияние порядка на вероятностные суждения. [27] [28] [29]

Парадокс лжеца. Контекстуальное влияние человеческого субъекта на истинное поведение когнитивной сущности явно демонстрируется так называемым парадоксом лжеца , то есть истинностным значением предложения типа «это предложение ложно». Можно показать, что истинное-ложное состояние этого парадокса представлено в комплексном гильбертовом пространстве, а типичные колебания между истинным и ложным динамически описываются уравнением Шредингера. [30] [31]

Представление знаний

Концепты — это основные когнитивные явления, которые обеспечивают содержание для умозаключений, объяснений и понимания языка. Когнитивная психология исследовала различные подходы к пониманию концепций, включая образцы, прототипы и нейронные сети , и были выявлены различные фундаментальные проблемы, такие как экспериментально проверенное неклассическое поведение для соединения и разделения концепций, более конкретно, проблема домашних животных или проблема домашних животных. эффект гуппи [32] , а также чрезмерное и недостаточное расширение типичности и веса членства для конъюнкции и дизъюнкции. [33] [34] В целом квантовое познание опирается на квантовую теорию тремя способами моделирования концепций.

  1. Используйте контекстуальность квантовой теории для объяснения контекстуальности концепций в познании и языке, а также феномена возникающих свойств при объединении концепций [4] [35] [36] [37] [38]
  2. Используйте квантовую запутанность для моделирования семантики комбинаций понятий недекомпозиционным способом и для учета возникающих свойств/ассоциатов/выводов в отношении комбинаций понятий [39]
  3. Используйте квантовую суперпозицию, чтобы объяснить появление новой концепции при объединении концепций и, как следствие, предложить объяснительную модель для ситуации проблемы «Домашнее животное-рыба», а также чрезмерное и недостаточное расширение весов членства для соединения и разделения концепций. [27] [35] [36]

Большой объем данных, собранных Хэмптоном [33] [34] по сочетанию двух концепций, может быть смоделирован в конкретной квантово-теоретической структуре в пространстве Фока, где наблюдаются отклонения от классической теории множеств (нечетких множеств), упомянутая выше Чрезмерное и недостаточное расширение весов членства объясняются с точки зрения контекстуальных взаимодействий, суперпозиции, интерференции, запутанности и возникновения. [27] [40] [41] [42] И, более того, был проведен когнитивный тест на конкретной комбинации понятий, который напрямую выявляет, через нарушение неравенств Белла, квантовую запутанность между составляющими понятиями. [43] [44]

Семантический анализ и поиск информации

Исследование в (iv) оказало глубокое влияние на понимание и первоначальную разработку формализма для получения семантической информации при работе с понятиями, их комбинациями и переменными контекстами в корпусе неструктурированных документов. Эту загадку обработки естественного языка (НЛП) и поиска информации (ПИ) в Интернете – и в базах данных в целом – можно решить, используя математический формализм квантовой теории. В качестве основных шагов: (a) К. Ван Рейсберген представил квантово-структурный подход к IR, [45] (b) Уиддоуз и Петерс использовали квантовое логическое отрицание для конкретной поисковой системы, [38] [46] , а Аэртс и Чахор определили квантовая структура в теориях семантического пространства, таких как латентно-семантический анализ . [47] С тех пор использование методов и процедур, основанных на математических формализмах квантовой теории – гильбертовом пространстве, квантовой логике и вероятности, некоммутативных алгебрах и т. д. – в таких областях, как МО и НЛП, дало значительные результаты. [48]

История

Идеи применения формализмов квантовой теории к познанию впервые появились в 1990-х годах у Дидерика Аэртса и его сотрудников Яна Брокарта, Сони Сметс и Лианы Габора, Харальда Атманспахера, Роберта Бордли и Андрея Хренникова . Специальный выпуск о квантовом познании и принятии решений появился в Журнале математической психологии (2009, том 53), что поставило флаг в этой области. Было опубликовано несколько книг, связанных с квантовым познанием, в том числе Хренникова (2004, 2010), Иванчивича и Иванчивича (2010), Буземейера и Брузы (2012), Э. Конте (2012). Первый семинар по квантовому взаимодействию был проведен в Стэнфорде в 2007 году, организованный Питером Брузой, Уильямом Лоулессом, Си Джей ван Рейсбергеном и Доном Софге в рамках серии весенних симпозиумов AAAI 2007 года. За этим последовали семинары в Оксфорде в 2008 году, Саарбрюккене в 2009 году, на серии осенних симпозиумов AAAI 2010 года, проходивших в Вашингтоне, округ Колумбия , в 2011 году в Абердине , в 2012 году в Париже и в 2013 году в Лестере . Учебные пособия также представлялись ежегодно, начиная с 2007 по 2013 год, на ежегодном собрании Общества когнитивных наук . Специальный выпуск, посвященный квантовым моделям познания, появился в 2013 году в журнале Topics in Cognitive Science .

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ abcd Потос, Эммануэль М.; Буземейер, Джером Р. (04 января 2022 г.). «Квантовое познание». Ежегодный обзор психологии . 73 (1): 749–778. doi : 10.1146/annurev-psych-033020-123501. ISSN  0066-4308. ПМИД  34546804.
  2. ^ Брюза, П.; Китто, К.; Нельсон, Д.; МакЭвой, К. (2009). «Есть ли что-то квантовое в человеческом ментальном лексиконе?». Журнал математической психологии . 53 (5): 362–377. дои : 10.1016/j.jmp.2009.04.004. ПМЦ 2834425 . ПМИД  20224806. 
  3. ^ Ламберт Могилянский, А.; Замир, С.; Цвирн, Х. (2009). «Неопределенность типа: модель человека КТ (Канемана – Тверски)». Журнал математической психологии . 53 (5): 349–361. arXiv : физика/0604166 . дои : 10.1016/j.jmp.2009.01.001. S2CID  15463046.
  4. ^ Аб де Баррос, JA; Суппес, П. (2009). «Квантовая механика, интерференция и мозг». Журнал математической психологии . 53 (5): 306–313. дои : 10.1016/j.jmp.2009.03.005.
  5. ^ Хренников, А. (2008). «Квантовый мозг на когнитивных и субкогнитивных временных шкалах». Журнал исследований сознания . 15 (7): 39–77. ISSN  1355-8250.
  6. ^ Потос, Э.М.; Буземейер, младший (2013). «Может ли квантовая вероятность обеспечить новое направление когнитивного моделирования». Поведенческие и мозговые науки . 36 (3): 255–274. дои : 10.1017/S0140525X12001525. PMID  23673021. S2CID  53130527.
  7. ^ Аэртс, Д.; Аэртс, С. (1994). «Применение квантовой статистики в психологических исследованиях процессов принятия решений». Основы науки . 1 : 85–97. дои : 10.1007/BF00208726.
  8. ^ аб Хренников, А. (2010). Вездесущая квантовая структура: от психологии к финансам . Спрингер. ISBN 978-3-642-42495-3.
  9. ^ аб Буземейер, Дж.; Брюза, П. (2012). Квантовые модели познания и принятия решений . Кембридж: Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-1-107-01199-1.
  10. ^ Ван, З.; Буземейер-младший; Атманспахер, Х.; Потос, Э.М. (2013). «Потенциал использования квантовой теории для построения моделей познания». Темы когнитивной науки . 5 (4): 672–688. дои : 10.1111/tops.12043 . ПМИД  24027215.
  11. ^ Потос, Эммануэль М.; Буземейер, Джером Р.; Шиффрин, Ричард М.; Годсли, Джеймс М. (июль 2017 г.). «Рациональный статус квантового познания». Журнал экспериментальной психологии: Общие сведения . 146 (7): 968–987. дои : 10.1037/xge0000312. ISSN  1939-2222. ПМИД  28447840.
  12. ^ Хренников, А. (2009). Контекстуальный подход к квантовому формализму . Фундаментальные теории физики. Том. 160. Спрингер. ISBN 978-1-4020-9592-4.
  13. ^ Сэвидж, ЖЖ (1954). Основы статистики . Джон Уайли и сыновья.
  14. ^ Тверски, А .; Шафир, Э. (1992). «Эффект дизъюнкции при выборе в условиях неопределенности». Психологическая наука . 3 (5): 305–309. doi :10.1111/j.1467-9280.1992.tb00678.x. S2CID  144374616.
  15. ^ Потос, Э.М.; Буземейер, младший (2009). «Квантово-вероятностное объяснение нарушений «рациональной» теории принятия решений». Труды Королевского общества . Б: Биологические науки. 276 (1665): 2171–2178. дои :10.1098/rspb.2009.0121. ПМЦ 2677606 . ПМИД  19324743. 
  16. ^ аб Юкалов, В.И.; Сорнетт, Д. (21 февраля 2010 г.). «Теория принятия решений с вмешательством и запутанностью перспектив» (PDF) . Теория и решение . 70 (3): 283–328. doi : 10.1007/s11238-010-9202-y. hdl : 20.500.11850/29070 . S2CID  15377072.
  17. ↑ Массер, Джордж (16 октября 2012 г.). «Новое Просвещение». Научный американец . 307 (5): 76–81. doi : 10.1038/scientificamerican1112-76.
  18. ^ Алле, М. (1953). «Le comportement de l'homme rationnel devant le risque: Critique des postulats et axiomes de l'ecole Americane». Эконометрика . 21 (4): 503–546. дои : 10.2307/1907921. JSTOR  1907921.
  19. ^ Эллсберг, Д. (1961). «Риск, двусмысленность и аксиомы Сэвиджа» (PDF) . Ежеквартальный экономический журнал . 75 (4): 643–669. дои : 10.2307/1884324. JSTOR  1884324.
  20. ^ Машина, MJ (2009). «Риск, неоднозначность и аксиомы ранговой зависимости». Американский экономический обзор . 99 (1): 385–392. дои : 10.1257/aer.99.1.385.
  21. ^ Аэртс, Д.; Соццо, С.; Тапиа, Дж. (2012). «Квантовая модель парадоксов Эллсберга и Машины». В Буземейере, Дж.; Дюбуа, Ф.; Ламберт-Могиланский А. (ред.). Квантовое взаимодействие 2012 . ЛНКС. Том. 7620. Берлин: Шпрингер. стр. 48–59.
  22. ^ Аэртс, Д.; Соццо, С.; Тапиа, Дж. (2014). «Идентификация квантовых структур в парадоксе Эллсберга». Международный журнал теоретической физики . 53 (10): 3666–3682. arXiv : 1302.3850 . Бибкод : 2014IJTP...53.3666A. дои : 10.1007/s10773-014-2086-9. S2CID  119158347.
  23. ^ Ла Мура, П. (2009). «Проективная ожидаемая полезность». Журнал математической психологии . 53 (5): 408–414. arXiv : 0802.3300 . дои : 10.1016/j.jmp.2009.02.001. S2CID  12099816.
  24. ^ Как, С. (2017). Неполная информация и квантовые деревья решений . Международная конференция IEEE по системам, человеку и кибернетике. Банф, Канада, октябрь. дои : 10.1109/SMC.2017.8122615.
  25. ^ Тверски, А.; Канеман, Д. (1983). «Расширенное и интуитивное рассуждение: ошибка конъюнкции в вероятностном суждении». Психологический обзор . 90 (4): 293–315. дои : 10.1037/0033-295X.90.4.293.
  26. ^ Бонд, Рэйчел Л.; Хэ, Ян-Хуэй; Ормерод, Томас К. (2018). «Квантовая основа отношений правдоподобия». Международный журнал квантовой информации . 16 (1): 1850002. arXiv : 1508.00936 . Бибкод : 2018IJQI...1650002B. дои : 10.1142/s0219749918500028. ISSN  0219-7499. S2CID  85523100.
  27. ^ abc Аэртс, Д. (2009). «Квантовая структура в познании». Журнал математической психологии . 53 (5): 314–348. arXiv : 0805.3850 . дои : 10.1016/j.jmp.2009.04.005. S2CID  14436506.
  28. ^ Буземейер, младший; Потос, Э.; Франко, Р.; Трублад, Дж.С. (2011). «Квантово-теоретическое объяснение« ошибок »вероятностных суждений» (PDF) . Психологический обзор . 118 (2): 193–218. дои : 10.1037/a0022542. ПМИД  21480739.
  29. ^ Трублад, Дж. С.; Буземейер, младший (2011). «Квантово-вероятностный учет эффектов порядка в умозаключении». Когнитивная наука . 35 (8): 1518–1552. дои : 10.1111/j.1551-6709.2011.01197.x . ПМИД  21951058.
  30. ^ Аэртс, Д.; Брокарт, Дж.; Сметс, С. (1999). «Парадокс лжеца с точки зрения квантовой механики». Основы науки . 4 (2): 115–132. дои : 10.1023/А: 1009610326206. S2CID  119404170.
  31. ^ Аэртс, Д.; Аэртс, С.; Брокарт, Дж.; Габора, Л. (2000). «Нарушение неравенства Белла в макромире». Основы физики . 30 (9): 1387–1414. arXiv : Quant-ph/0007044 . Бибкод : 2000quant.ph..7044A. дои : 10.1023/А: 1026449716544. S2CID  3262876.
  32. ^ Ошерсон, Д.Н.; Смит, Э.Э. (1981). «Об адекватности теории прототипов как теории понятий». Познание . 9 (1): 35–58. дои : 10.1016/0010-0277(81)90013-5. PMID  7196818. S2CID  10482356.
  33. ^ Аб Хэмптон, JA (1988). «Чрезмерное расширение конъюнктивных понятий: доказательства существования единой модели типичности понятий и включения классов». Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание . 14 (1): 12–32. дои : 10.1037/0278-7393.14.1.12.
  34. ^ Аб Хэмптон, JA (1988). «Дизъюнкция естественных понятий». Память и познание . 16 (6): 579–591. дои : 10.3758/BF03197059 . ПМИД  3193889.
  35. ^ аб Аэртс, Д.; Габора, Л. (2005). «Модель понятий «состояние-контекст-свойство» и их комбинаций I: Структура наборов контекстов и свойств». Кибернет . 34 (1 и 2): 167–191. arXiv : Quant-ph/0402207 . дои : 10.1108/03684920510575799. S2CID  15124657.
  36. ^ аб Аэртс, Д.; Габора, Л. (2005). «Модель понятий «состояние-контекст-свойство» и их комбинаций II: представление в гильбертовом пространстве». Кибернет . 34 (1 и 2): 192–221. arXiv : Quant-ph/0402205 . дои : 10.1108/03684920510575807. S2CID  13988880.
  37. ^ Габора, Л.; Аэртс, Д. (2002). «Контекстуализация концепций с использованием математического обобщения квантового формализма». Журнал экспериментального и теоретического искусственного интеллекта . 14 (4): 327–358. arXiv : Quant-ph/0205161 . дои : 10.1080/09528130210162253. S2CID  10643452.
  38. ^ AB Виддоуз, Д.; Питерс, С. (2003). Векторы слов и квантовая логика: эксперименты с отрицанием и дизъюнкцией . Восьмая конференция по математике языка. стр. 141–154.
  39. ^ Брузы, ПД; Коул, Р.Дж. (2005). «Квантовая логика семантического пространства: исследовательское исследование эффектов контекста в практических рассуждениях». В Артемов С. ; Бэрринджер, Х.; д'Авила Гарсез, AS ; Лэмб, LC; Вудс, Дж. (ред.). Мы им покажем: Очерки в честь Дова Габая . Публикации колледжа. ISBN 1-904987-11-7.
  40. ^ Аэртс, Д. (2009). «Квантовые частицы как концептуальные сущности: возможная объяснительная основа квантовой теории». Основы науки . 14 (4): 361–411. arXiv : 1004.2530 . doi : 10.1007/s10699-009-9166-y. S2CID  119209842.
  41. ^ Аэртс, Д.; Брокарт, Дж.; Габора, Л.; Соццо, С. (2013). «Квантовая структура и человеческое мышление». Поведенческие и мозговые науки . 36 (3): 274–276. дои : 10.1017/S0140525X12002841. ПМИД  23673022.
  42. ^ Аэртс, Дидерик; Габора, Лиана; Соццо, Сандро (сентябрь 2013 г.). «Концепции и их динамика: квантово-теоретическое моделирование человеческого мышления». Темы когнитивной науки . 5 (4): 737–772. arXiv : 1206.1069 . дои : 10.1111/tops.12042. PMID  24039114. S2CID  6300002.
  43. ^ Аэртс, Д.; Соццо, С. (2012). «Квантовые структуры в познании: почему и как понятия запутаны». Ин Сонг, Д.; Мелуччи, М.; Фроммхольц, И. (ред.). Квантовое взаимодействие 2011 . ЛНКС. Том. 7052. Берлин: Шпрингер. стр. 116–127. ISBN 978-3-642-24970-9.
  44. ^ Аэртс, Д.; Соццо, С. (2014). «Квантовая запутанность в комбинациях понятий». Международный журнал теоретической физики . 53 (10): 3587–3603. arXiv : 1302.3831 . Бибкод : 2014IJTP...53.3587A. doi : 10.1007/s10773-013-1946-z. S2CID  17064563.
  45. ^ Ван Рейсберген, К. (2004). Геометрия информационного поиска . Издательство Кембриджского университета. ISBN 0-521-83805-3.
  46. ^ Виддоуз, Д. (2006). Геометрия и смысл . Публикации CSLI. ISBN 1-57586-448-7.
  47. ^ Аэртс, Д.; Чачор, М. (2004). «Квантовые аспекты семантического анализа и символический искусственный интеллект». Журнал физики А. 37 (12): Л123–Л132. arXiv : Quant-ph/0309022 . дои : 10.1088/0305-4470/37/12/L01. S2CID  16701954.
  48. ^ Сора, Майкл. «Извлечение без синтаксического анализа; использование многомерной векторной машины переходного состояния» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 4 апреля 2017 г. Проверено 3 апреля 2017 г.

дальнейшее чтение

Внешние ссылки