我們有量子大腦嗎？“非理性”行為遵循奇怪的規(guī)則

人類行為是一個(gè)讓許多科學(xué)家著迷的謎。關(guān)于概率在解釋我們的大腦如何運(yùn)作方面的作用，已經(jīng)有很多討論。

概率是一個(gè)數(shù)學(xué)框架，旨在告訴我們事件發(fā)生的可能性有多大——并且適用于許多日常情況。例如，它將拋硬幣的結(jié)果描述為 1/2 或 50%，因?yàn)閽佊矌耪婊蚍疵娴目赡苄韵嗤?/p>

然而，研究表明人類行為不能被這些傳統(tǒng)或“經(jīng)典”概率定律完全捕捉到。它能否用概率在更神秘的量子力學(xué)世界中的工作方式來解釋？

數(shù)學(xué)概率也是量子力學(xué)的重要組成部分，量子力學(xué)是物理學(xué)的一個(gè)分支，描述了自然界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，概率遵循非常不同的規(guī)則。

過去二十年的發(fā)現(xiàn)揭示了“量子性”在人類認(rèn)知中的關(guān)鍵作用——人腦如何處理信息以獲取知識(shí)或理解。這些發(fā)現(xiàn)也對(duì)人工智能（人工智能）。

人類的“非理性”

諾貝爾獎(jiǎng)獲得者丹尼爾·卡尼曼其他認(rèn)知科學(xué)家已經(jīng)對(duì)他們所描述的人類行為的“非理性”進(jìn)行了研究。當(dāng)行為模式從數(shù)學(xué)角度來看沒有嚴(yán)格遵循經(jīng)典概率論的規(guī)則時(shí)，它們被認(rèn)為是“非理性的”。

例如一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)大多數(shù)通過期末考試的學(xué)生都喜歡在之后去度假。同樣，大多數(shù)失敗的人也想去度假。

如果學(xué)生不知道他們的成績(jī)，經(jīng)典概率會(huì)預(yù)測(cè)他們會(huì)選擇假期，因?yàn)闊o論他們通過還是失敗，這都是首選。然而，在實(shí)驗(yàn)中，大多數(shù)學(xué)生如果不知道自己做得如何，寧愿不去度假。

直觀地說，不難理解，如果學(xué)生要一直擔(dān)心考試成績(jī)，他們可能不想去度假。

但經(jīng)典概率并不能準(zhǔn)確地捕捉到這種行為，因此它被描述為非理性的。在認(rèn)知科學(xué)中已經(jīng)觀察到許多類似的違反經(jīng)典概率規(guī)則的行為。

量子大腦？

在經(jīng)典概率中，當(dāng)提出一系列問題時(shí)，答案不取決于提出問題的順序。相比之下，在量子物理學(xué)中，一系列問題的答案在很大程度上取決于提問的順序。

一個(gè)例子是測(cè)量電子的自旋在兩個(gè)不同的方向。如果你先在水平方向上測(cè)量自旋，然后在垂直方向上測(cè)量自旋，你會(huì)得到一個(gè)結(jié)果。

當(dāng)順序顛倒時(shí)，結(jié)果通常會(huì)有所不同，因?yàn)榱孔恿W(xué)的一個(gè)眾所周知的特征。簡(jiǎn)單地測(cè)量量子系統(tǒng)的特性可以影響被測(cè)量的事物（在這種情況下是電子的自旋），從而影響任何后續(xù)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。

在人類行為中也可以看到秩序依賴性。例如，在20年前發(fā)表的關(guān)于問題順序?qū)κ茉L者答案影響的研究，受試者被問及他們是否認(rèn)為美國(guó)前總統(tǒng)比爾·克林頓是誠(chéng)實(shí)的。然后他們被問到他的副總統(tǒng)阿爾·戈?duì)枺ˋl Gore）是否看起來很誠(chéng)實(shí)。

當(dāng)問題按這個(gè)順序提出時(shí)，分別有50%和60%的受訪者回答說他們是誠(chéng)實(shí)的。但是，當(dāng)研究人員首先詢問受訪者關(guān)于戈?duì)枺缓笫强肆诸D時(shí)，分別有68%和60%的人回答說他們是誠(chéng)實(shí)的。

在日常層面上，人類的行為似乎并不一致，因?yàn)樗?jīng)常違反經(jīng)典概率論的規(guī)則。然而這種行為似乎很合適概率在量子力學(xué)中的工作方式。

這種觀察導(dǎo)致了認(rèn)知科學(xué)家杰羅姆·布斯邁爾以及許多其他人認(rèn)識(shí)到，量子力學(xué)總體上可以以更一致的方式解釋人類行為。

基于這一驚人的假設(shè)，認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域出現(xiàn)了一個(gè)名為“量子認(rèn)知”的新研究領(lǐng)域。

思維過程怎么可能由量子規(guī)則決定？我們的大腦是否像量子計(jì)算機(jī)?目前還沒有人知道答案，但經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)似乎強(qiáng)烈表明，我們的思想遵循量子規(guī)則。

動(dòng)態(tài)行為

在這些激動(dòng)人心的發(fā)展的同時(shí)，在過去的二十年里，我和我的合作者開發(fā)了一個(gè)框架，用于建模或模擬人們認(rèn)知行為的動(dòng)態(tài)當(dāng)他們消化“嘈雜”時(shí)（即不完美）來自外界的信息。

我們?cè)俅伟l(fā)現(xiàn)，數(shù)學(xué)技術(shù)發(fā)展為量子世界建模可以應(yīng)用于模擬人腦如何處理嘈雜的數(shù)據(jù)。

這些原理可以應(yīng)用于生物學(xué)中的其他行為，而不僅僅是大腦。綠色植物，例如，將能力卓越從環(huán)境中提取和分析化學(xué)和其他信息，并適應(yīng)變化。

我的粗略估計(jì)，基于最近的一個(gè)實(shí)驗(yàn)在普通的豆類植物上，表明它們可以處理這些外部信息比我們今天擁有的最好的計(jì)算機(jī)更有效率。

在這種情況下，效率意味著工廠始終能夠降低不確定性在其環(huán)境中最大程度地了解其外部環(huán)境。例如，這可以包括輕松檢測(cè)光的來源方向，以便植物可以向它生長(zhǎng)。

生物體對(duì)信息的有效處理也與節(jié)約能源有關(guān)，這對(duì)其生存很重要。

類似的規(guī)則可能適用于人腦，特別是當(dāng)我們檢測(cè)到外部信號(hào)時(shí)，我們的心理狀態(tài)如何變化。所有這些都對(duì)當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展軌跡很重要。

如果我們的行為最好用量子力學(xué)中的概率工作方式來描述，那么為了準(zhǔn)確地復(fù)制機(jī)器中的人類行為，人工智能系統(tǒng)可能應(yīng)該遵循量子規(guī)則，而不是經(jīng)典規(guī)則。

我把這個(gè)想法叫做人工量子智能 （AQI）.需要大量的研究來從這個(gè)想法中開發(fā)實(shí)際應(yīng)用。

但是AQI可以幫助我們實(shí)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)的目標(biāo)，這些系統(tǒng)的行為更像一個(gè)真人。

多杰·布羅迪，數(shù)學(xué)教授，薩里大學(xué)

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