Quantum-Inspired Neural Network Model of Optical Illusions

要約

あいまいな目の錯覚は、芸術、心理学、ビデオゲームにおける魅力、研究、インスピレーションの典型的な対象となってきました。
しかし、曖昧な図形の知覚に関する正確な計算モデルは、これまで入手困難でした。
この論文では、ディープ ニューラル ネットワーク モデルを設計してトレーニングし、ネッカー キューブ、つまりいくつかの解釈が交互に存在する曖昧な図に対する人間の認識をシミュレートします。
真の乱数の量子生成器を使用してニューラル ネットワーク接続の重みを定義すると、量子人工知能と量子認知の新たな概念と一致して、ネッカー キューブの実際の知覚状態は 2 つの量子ビットのような重ね合わせであることが明らかになります。
古典理論によって予測される基本的な知覚状態。
私たちの成果は、宇宙飛行士や無人航空機の操縦者の訓練に使用されるビデオゲームや仮想現実システムに応用されるでしょう。
これらは、機械学習と視覚、知覚の心理学、人間の心と意思決定の量子力学モデルの分野で研究する研究者にとっても役立つでしょう。

要約(オリジナル)

Ambiguous optical illusions have been a paradigmatic object of fascination, research and inspiration in arts, psychology and video games. However, accurate computational models of perception of ambiguous figures have been elusive. In this paper, we design and train a deep neural network model to simulate the human’s perception of the Necker cube, an ambiguous drawing with several alternating possible interpretations. Defining the weights of the neural network connection using a quantum generator of truly random numbers, in agreement with the emerging concepts of quantum artificial intelligence and quantum cognition we reveal that the actual perceptual state of the Necker cube is a qubit-like superposition of the two fundamental perceptual states predicted by classical theories. Our results will find applications in video games and virtual reality systems employed for training of astronauts and operators of unmanned aerial vehicles. They will also be useful for researchers working in the fields of machine learning and vision, psychology of perception and quantum-mechanical models of human mind and decision-making.

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