シュレーディンガーの猫が生きていることと死んでいることの両方を可能にする同じ基本的なプラットフォームは、銀河の距離を越えても2つの粒子が「互いに話す」ことができることを意味し、おそらく最も不思議な現象である人間の行動を説明するのに役立ちます。
量子物理学と人間の心理学は完全に無関係であるように見えるかもしれませんが、一部の科学者は2つの分野が興味深い方法で重複していると考えています。どちらの分野も、手に負えないシステムが将来どのように動作するかを予測しようとします。違いは、1つのフィールドは物理的な粒子の基本的な性質を理解することを目的とし、他のフィールドは 人間 自然-その固有の誤りと一緒に。
「認知科学者は、多くの「不合理な」人間の行動があることを発見しました」と合肥にある中国科学技術大学の生物物理学者で神経科学者のXiaochu Zhangは、電子メールでLive Scienceに語った。意思決定の古典的な理論は、特定のパラメータを与えられた場合に人がどのような選択をするかを予測しようとしますが、信頼できる人間は常に期待どおりに動作するとは限りません。最近の研究では、これらのロジックの欠落は「量子確率理論によって十分に説明できる」と示唆していると張氏は述べた。
張はいわゆる量子認知の支持者の一人である。 1月20日、ジャーナルNature Human Behaviorで発表された新しい研究で、彼と彼の同僚は、量子力学から借用した概念が心理学者が人間の意思決定をよりよく予測するのにどのように役立つかを調査しました。よく知られている心理学の課題について人々がどのような決定を下したかを記録しながら、チームは参加者の脳活動も監視しました。スキャンは、量子のような思考プロセスに関与している可能性がある特定の脳領域を強調表示しました。
研究は「神経レベルでの量子認知の考えを支持する最初の」と張は言った。
かっこいい-今それは本当にどういう意味ですか？
不確実性
量子力学は、宇宙のすべての物質を構成する小さな粒子、つまり原子とそのサブ原子コンポーネントの動作を記述します。理論の中心的な信条の1つは、この世界では非常に小さな不確実性が非常に大きいことを示唆しています。たとえば、大きな世界では、電車の経路と速度を知ることができ、このデータから、その電車が次の駅に到着するタイミングを予測できます。
さて、トレインを電子に交換すると、予測力が消えます-特定の電子の正確な位置と運動量はわかりませんが、粒子が特定のスポットに現れ、ある場所に移動する確率を計算できます。特定のレート。このようにして、電子が何をしているのかについての漠然とした考えを得ることができます。
不確実性が亜原子の世界に浸透するのと同じように、どっち見に新しいシリーズを議論するか、大統領選挙で投票するかにかかわらず、それは私たちの意思決定プロセスにも浸透します。ここで量子力学の出番です。古典的な意思決定理論とは異なり、量子の世界にはある程度の不確実性の余地があります。
古典的な心理学の理論は、人々が「報酬」を最大化し、「罰」を最小化するために意思決定を行う、つまり、彼らの行動が否定的な結果よりも肯定的な結果をもたらすことを保証するという考えに基づいています。 Journal of Mathematical Psychologyの2009年のレポートによると、「強化学習」として知られるこのロジックは、過去の経験に基づいて行動の結果を予測することを学ぶパブロニアの条件付けと一致しています。
このフレームワークによって本当に制約されている場合、人間は2つのオプションを選択する前に、2つのオプションの客観的な値を常に比較検討します。しかし、実際には、人々は常にそのように働くとは限りません。状況についての主観的な感情は、客観的な決定を下す能力を損ないます。
頭と尾（同時に）
例を考えてみましょう：
投げられたコインが表または裏に着地するかどうかに賭けていると想像してください。ヘッズは200ドル、テイルスは100ドルで、コインを2回投げることができます。ジャーナルCognitive Psychologyで1992年に発表された研究によると、このシナリオに配置された場合、1992年に発表された研究によると、ほとんどの人は、最初のスローが勝つか負けるかに関係なく、2回ベットすることを選択します。おそらく、勝者は何があってもお金を稼ぐ立場にあるので、勝者は2回目に賭けますが、敗者は自分の損失を回復しようとして賭けます。ただし、プレーヤーが最初のコインフリップの結果を知ることが許可されていない場合、2番目のギャンブルを行うことはほとんどありません。
知られている場合、最初のフリップはそれに続く選択を左右しませんが、未知の場合、それはすべての違いを生みます。このパラドックスは、客観的な選択が常に同じであるべきであると予測する古典的な強化学習のフレームワークには適合しません。対照的に、量子力学は不確実性を考慮に入れ、実際にこの奇妙な結果を予測します。
教科書「Quantum Social Science」（ケンブリッジ）の共著者であるEmmanuel HavenとAndrei Khrennikovは、「意思決定の「量子ベース」モデルは本質的に量子確率の使用に言及していると言えるでしょう」 University Press、2013年）は、Live Scienceにメールで語った。
ある特定の瞬間に特定の電子が存在するように、量子力学は最初のコイントスが同時に勝ちと負けの両方をもたらしたと想定しています。 （言い換えれば、有名な思考実験では、シュレーディンガーの猫は生きていて死んでいます。）「重ね合わせ」として知られるあいまいな状態に陥っている間、個人の最終的な選択は不明であり、予測できません。量子力学はまた、与えられた決定の結果についての人々の信念-それが良いか悪いか-はしばしば彼らの最終的な選択が最終的に何になるかを反映していることを認めています。このようにして、人々の信念は、最終的な行動と相互に作用するか、「絡み合う」ようになります。
素粒子も同様に絡み合い、遠く離れていてもお互いの振る舞いに影響を与えます。たとえば、日本にある粒子の挙動を測定すると、米国内のもつれたパートナーの挙動が変化します。心理学では、信念と行動の間で同様の類似性を引き出すことができます。 「まさにこの相互作用」、または「絡み合いの状態」が「測定結果に影響を与える」とヘイブンとフレニコフは述べた。この場合の測定結果は、個人が行う最終的な選択を指します。 「これは、量子確率を利用して正確に定式化できます。」
Association for the Advancement of the Advancement of Artificial Intelligenceが発行した2007年のレポートで実証されているように、科学者はこの絡み合った重ね合わせの状態を数学的にモデル化できます。そして驚くべきことに、最終的な式は、コイン投げのパラダイムの逆説的な結果を正確に予測しています。 「論理の失効は、量子ベースのアプローチを使用することでより適切に説明できる」とHavenとKhrennikovは述べた。
量子に賭ける
彼らの新しい研究では、Zhangと彼の同僚は、意思決定の2つの量子ベースのモデルを12の古典的な心理学モデルと比較して、心理的タスク中に人間の行動を最もよく予測したものを調べました。アイオワギャンブルタスクと呼ばれるこの実験は、過ちから学び、時間をかけて意思決定戦略を調整する人々の能力を評価することを目的としています。
タスクでは、参加者は4組のカードから引きます。各カードはプレイヤーのお金を稼ぐか、お金を払うかのどちらかであり、ゲームの目的はできるだけ多くのお金を稼ぐことです。問題は、カードの各デッキがどのように積み重ねられるかにあります。 1つのデッキから引き出すと、短期的にはプレイヤーに多額のお金がかかる可能性がありますが、ゲームの終了までにはるかに多くの現金が必要になります。他のデッキは短期的には少ない金額を提供しますが、全体としてのペナルティは少なくなります。ゲームプレイを通じて、勝者は主に「ゆっくりと着実な」デッキからドローすることを学び、敗者はデッキからドローしてクイックキャッシュと急なペナルティを獲得します。
歴史的に、薬物中毒または脳損傷のある人は、健康な参加者よりもアイオワギャンブルタスクのパフォーマンスが悪いため、2014年にジャーナルApplied Neuropsychology：Childで発表された研究で強調されているように、彼らの状態は何らかの形で意思決定能力を損なうことを示唆しています。このパターンは、約60人の健康な参加者とニコチン中毒の40人が含まれた張の実験で当てはまりました。
2つの量子モデルは、古典モデルの中で最も正確なものと同様の予測を行ったと著者らは述べた。 「モデルは圧倒的に優れていませんでしたが、フレームワークはまだ初期段階にあり、疑いもなく追加の研究に値することを認識しておく必要があります」と彼らは付け加えた。
研究の価値を高めるために、チームはアイオワギャンブルタスクを完了した各参加者の脳スキャンを行いました。そうすることで、著者らは、参加者が時間をかけてゲームプレイ戦略を学び、調整しながら、脳の内部で何が起こっているのかを覗こうとしました。量子モデルによって生成された出力は、この学習プロセスがどのように展開するかを予測しました。したがって、著者らは、脳活動のホットスポットがモデルの予測と何らかの形で相関する可能性があると理論化しました。
スキャンにより、ゲームプレイ中に健康な参加者の多くのアクティブな脳領域が明らかになりました。これには、意思決定に関与していることが知られている前頭葉内のいくつかの大きなひだの活性化が含まれます。しかし、喫煙グループでは、脳活動のホットスポットは、量子モデルによる予測に関連付けられているようには見えませんでした。モデルは間違いから学ぶ参加者の能力を反映しているため、結果は喫煙グループにおける意思決定の障害を示している可能性があると著者らは述べた。
しかし、これらの脳活動の違いが喫煙者と非喫煙者に本当に反映されているかを判断するために、「さらなる研究が必要です」と彼らは付け加えた。 「量子のようなモデルと脳の神経生理学的プロセスの結合は非常に複雑な問題です」とHavenとKhrennikovは言いました。 「この研究はその解決への第一歩として非常に重要です。」
伝統的な強化学習のモデルは、感情、精神障害、社会的行動、自由意志、その他多くの認知機能の研究で「大成功」を示したと張氏は語った。 「量子強化学習がにも光を当て、独自の洞察を提供することを願っています。」
やがて、量子力学は、人間の論理の広範な欠陥、および個々のニューロンのレベルでその誤りがどのように現れるかを説明するのに役立つでしょう。
