Quantum Circuit Components for Cognitive Decision-Making

要約

この論文は、人間の意思決定のいくつかの非古典的なモデルが、量子コンピューター上の回路として正常に実行できることを示しています。
1960 年代以降、観測された多くの認知行動が、古典的な確率と集合論に基づく規則に違反していることが示されてきました。
たとえば、質問が提示される順序は、参加者が「はい」または「いいえ」に答えるかどうかに影響するため、両方の質問に「はい」と答える母集団は、2 つの固定セットの交点としてモデル化することはできません。
ただし、異なる順序で実行される一連の投影としてモデル化できます。
この例や他の例は、サブセット間のボリュームではなく、サブスペース間の角度の比較に依存する量子確率を使用してうまく説明されています。
現在、2020 年代初頭に、量子コンピューターは、これらの量子認知モデルの一部を実装して量子ハードウェアで調査できるようになり、量子ビット レジスターで精神状態を表し、さまざまなゲートと測定を使用して認知操作と決定を行うことができるようになりました。
この論文では、特に順序効果のモデル化と不確実性の下での意思決定に焦点を当てて、量子認知モデルのそのような量子回路表現を開発します。
その主張は、人間の脳が量子ビットと量子回路を明示的に使用しているということではなく (ブール集合論を使用するために脳が古典的なビットを使用する必要がないのと同じように)、量子認知と量子コンピューティングの間で共有される数学が、
認知モデリングのための量子コンピューター。
主要な量子特性には、重ね合わせ、エンタングルメント、および崩壊が含まれます。これらの数学的要素は、認知モデル、量子ハードウェア、および回路実装の間の共通言語を提供するためです。

要約(オリジナル)

This paper demonstrates that some nonclassical models of human decision-making can be run successfully as circuits on quantum computers. Since the 1960s, many observed cognitive behaviors have been shown to violate rules based on classical probability and set theory. For example, the order in which questions are posed affects whether participants answer ‘yes’ or ‘no’, so the population that answers `yes’ to both questions cannot be modeled as the intersection of two fixed sets. It can however be modeled as a sequence of projections carried out in different orders. This and other examples have been described successfully using quantum probability, which relies on comparing angles between subspaces rather than volumes between subsets. Now in the early 2020s, quantum computers have reached the point where some of these quantum cognitive models can be implemented and investigated on quantum hardware, representing the mental states in qubit registers, and the cognitive operations and decisions using different gates and measurements. This paper develops such quantum circuit representations for quantum cognitive models, focusing particularly on modeling order effects and decision-making under uncertainty. The claim is not that the human brain uses qubits and quantum circuits explicitly (just like the use of Boolean set theory does not require the brain to be using classical bits), but that the mathematics shared between quantum cognition and quantum computing motivates the exploration of quantum computers for cognition modelling. Key quantum properties include superposition, entanglement, and collapse, as these mathematical elements provide a common language between cognitive models, quantum hardware, and circuit implementations.

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