인간 행동은 많은 과학자들을 매료시키는 수수께끼입니다. 그리고 우리의 마음이 어떻게 작동하는지 설명하는 데 있어서 확률의 역할에 대해 많은 논의가 있었습니다.
확률은 사건이 발생할 가능성이 얼마나 되는지 알려주기 위해 고안된 수학적 프레임워크이며 많은 일상적인 상황에서 잘 작동합니다. 예를 들어 동전 던지기의 결과는 앞면이나 뒷면이 나올 가능성이 동일하기 때문에 ½ 또는 50%로 설명됩니다.
그러나 연구에 따르면 인간의 행동은 이러한 전통적이거나 "고전적인" 확률의 법칙으로는 완전히 포착될 수 없다는 것입니다. 대신 양자역학의 더 신비한 세계에서 확률이 작동하는 방식으로 설명할 수 있을까요?
수학적 확률은 원자 또는 아원자 입자 규모에서 자연이 어떻게 행동하는지 설명하는 물리학의 한 분야인 양자역학의 중요한 구성 요소이기도 합니다. 그러나 앞으로 살펴보겠지만 양자 세계에서 확률은 매우 다른 규칙을 따릅니다.
지난 20년간의 발견 인간 인지에서 "양자성"의 중요한 역할, 즉 인간 두뇌가 지식이나 이해를 얻기 위해 정보를 처리하는 방법을 밝혀냈습니다. 이번 연구 결과는 인공지능(AI) 발전에도 잠재적인 영향을 미친다.
인간의 '불합리성'
노벨상 수상자 다니엘 카네만 그리고 다른 인지과학자들은 인간 행동의 "비합리성"이라고 묘사하는 것에 대한 연구를 수행했습니다. 행동 패턴이 수학적 관점에서 볼 때 고전 확률 이론의 규칙을 엄격하게 따르지 않으면 "비합리적"인 것으로 간주됩니다.
예를 들어, 연구 결과 기말고사를 통과한 대다수의 학생들은 기말고사 이후에 휴가를 가는 것을 선호합니다. 마찬가지로, 실패한 사람들의 대다수도 휴가를 가고 싶어합니다.
학생이 자신의 결과를 알지 못하는 경우 고전적 확률은 합격 여부에 관계없이 선호하는 옵션이기 때문에 휴가를 선택할 것이라고 예측합니다. 그러나 실험에서 대부분의 학생들은 자신이 어떻게 일했는지 알지 못한다면 휴가를 가지 않는 것을 선호했습니다.
직관적으로, 학생들이 시험 결과에 대해 내내 걱정한다면 휴가를 가고 싶어하지 않을 수도 있다는 것을 이해하는 것은 어렵지 않습니다. 그러나 고전적 확률은 행동을 정확하게 포착하지 못하므로 비합리적이라고 설명됩니다. 인지과학에서는 고전적 확률 규칙을 위반하는 유사한 사례가 많이 관찰되었습니다.
양자 뇌?
고전적 확률에서는 일련의 질문을 했을 때 대답은 질문이 제기된 순서에 의존하지 않습니다. 대조적으로, 양자물리학에서는 일련의 질문에 대한 대답은 질문의 순서에 따라 결정적으로 달라질 수 있습니다.
한 가지 예는 전자의 스핀 두 가지 다른 방향으로. 먼저 수평 방향의 스핀을 측정한 다음 수직 방향의 스핀을 측정하면 하나의 결과를 얻게 됩니다.
양자역학의 잘 알려진 특징으로 인해 순서가 바뀌면 일반적으로 결과가 달라집니다. 단순히 양자 시스템의 속성을 측정하면 측정 대상(이 경우 전자의 스핀)과 후속 실험 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
질서 의존성은 인간 행동에서도 볼 수 있습니다. 예를 들어, 질문 순서가 응답자의 답변에 미치는 영향에 대해 20년 전에 발표된 연구, 피험자들은 빌 클린턴 전 미국 대통령이 정직하다고 생각하는지 질문을 받았습니다. 그런 다음 부통령인 앨 고어(Al Gore)가 정직해 보이는지 질문을 받았습니다.
이 순서대로 질문을 전달했을 때 응답자의 50%, 60%가 솔직하다고 답했다. 그러나 연구원들이 응답자들에게 먼저 고어에 대해 물었고 그 다음 클린턴에 대해 물었을 때 각각 68%와 60%가 솔직하다고 답했습니다.
일상적인 수준에서 인간의 행동은 종종 고전 확률 이론의 규칙을 위반하기 때문에 일관성이 없는 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만, 이 행동은 맞는 것 같아 확률이 양자 역학에서 작동하는 방식과 같습니다.
이런 종류의 관찰은 인지과학자들을 이끌었습니다. 제롬 부세마이어 그리고 다른 많은 사람들은 양자 역학이 전체적으로 인간 행동을 보다 일관된 방식으로 설명할 수 있다는 것을 인식했습니다.
이 놀라운 가설을 바탕으로 인지과학 분야에서는 '양자인지'라는 새로운 연구 분야가 탄생했습니다.
사고 과정이 양자 규칙에 의해 결정되는 것이 어떻게 가능합니까? 우리의 뇌는 양자 컴퓨터처럼 작동하고 있나요? 아직 아무도 그 답을 알지 못하지만, 경험적 데이터는 우리의 생각이 양자 규칙을 따른다는 것을 강력하게 시사하는 것으로 보입니다.
동적 행동
이러한 흥미로운 발전과 병행하여 지난 20년 동안 저와 공동 작업자들은 사람들의 인지 행동의 역학을 모델링(또는 시뮬레이션)하기 위한 프레임워크를 개발했습니다. 시끄러운 걸 소화하면서 (즉, 불완전한) 외부 세계의 정보.
우리는 수학적 기술이 다음을 위해 개발되었음을 다시 발견했습니다. 양자 세계 모델링 인간의 두뇌가 시끄러운 데이터를 처리하는 방법을 모델링하는 데 적용될 수 있습니다.
이러한 원리는 뇌뿐만 아니라 생물학의 다른 행동에도 적용될 수 있습니다. 녹색 식물예를 들어, 놀라운 능력 환경에서 화학 및 기타 정보를 추출 및 분석하고 변화에 적응합니다.
대략적인 추정치는 다음을 기준으로 합니다. 최근 실험 일반적인 콩 식물에서는 그들이 할 수 있다고 제안합니다. 이 외부 정보를 처리 오늘날 우리가 가지고 있는 최고의 컴퓨터보다 더 효율적입니다.
이러한 맥락에서 효율성이란 공장이 일관되게 다음을 수행할 수 있음을 의미합니다. 불확실성을 줄여라 그 상황에서 가능한 한 최대한 외부 환경에 대해 이야기합니다. 예를 들어, 여기에는 빛이 나오는 방향을 쉽게 감지하여 식물이 그 방향으로 자랄 수 있는 것이 포함될 수 있습니다. 유기체가 정보를 효율적으로 처리하는 것은 생존에 중요한 에너지 절약과도 관련이 있습니다.
유사한 규칙이 인간의 두뇌에도 적용될 수 있으며, 특히 외부 신호를 감지할 때 우리의 정신 상태가 어떻게 변하는 지에 적용할 수 있습니다. 이 모든 것은 현재의 기술 개발 궤적에 중요합니다. 우리의 행동이 양자 역학에서 확률이 작동하는 방식으로 가장 잘 설명된다면, AI 시스템은 아마도 고전적인 규칙이 아닌 양자 규칙을 따라야 할 것입니다.
나는 이 아이디어를 불렀다 인공양자지능(AQI). 이러한 아이디어를 실제적으로 응용하기 위해서는 많은 연구가 필요하다.
그러나 AQI는 실제 사람처럼 행동하는 AI 시스템의 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
도르제 C. 브로디, 수학과 교수, 써리 대학
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