人类行为是令许多科学家着迷的一个谜。关于概率在解释我们的思维如何运作方面的作用已经有很多讨论。
概率是一个数学框架，旨在告诉我们事件发生的可能性有多大，并且适用于许多日常情况。例如，它将抛硬币的结果描述为 1/2（即 50%），因为正面或反面的概率相同。
然而研究表明这些传统或“经典”概率定律无法完全捕捉人类行为。是否可以用概率在更神秘的量子力学世界中的运作方式来解释？
数学概率也是量子力学的重要组成部分，量子力学是物理学的一个分支，描述自然在原子或亚原子粒子尺度上的行为。然而，正如我们将看到的，在量子世界中，概率遵循非常不同的规则。
过去二十年的发现揭示了“量子性”在人类认知中的关键作用——人脑如何处理信息以获取知识或理解。这些发现也对发展具有潜在影响（人工智能）。
人类的“非理性”
诺贝尔奖获得者丹尼尔·卡尼曼和其他认知科学家对他们所说的人类行为的“非理性”进行了研究。当行为模式从数学角度不严格遵循经典概率论的规则时，它们被认为是“非理性的”。
例如，一项研究发现大多数通过期末考试的学生都喜欢课后去度假。同样，大多数失败的人也想去度假。
如果学生不知道他们的结果，经典概率会预测他们会选择假期，因为无论他们通过还是失败，假期都是首选。然而在实验中，大多数学生如果不知道自己的表现如何，则宁愿不去度假。
直观上，不难理解，如果学生一直担心自己的考试成绩，他们可能不想去度假。
但经典概率并不能准确地捕捉到这种行为，因此它被描述为非理性的。在认知科学中已经观察到许多类似的违反经典概率规则的情况。
量子大脑？
在经典概率中，当提出一系列问题时，答案并不取决于问题提出的顺序。相比之下，在量子物理学中，一系列问题的答案很大程度上取决于提出问题的顺序。
一个例子是测量电子的自旋在两个不同的方向。如果您首先测量水平方向的旋转，然后测量垂直方向的旋转，您将得到一个结果。
由于量子力学的一个众所周知的特征，当顺序颠倒时，结果通常会不同。简单地测量量子系统的属性可以影响正在测量的物体（在本例中是电子的自旋），从而影响任何后续实验的结果。
秩序依赖性也可以在人类行为中看到。例如，在一个20 年前发表的关于问题顺序对受访者答案影响的研究，受试者被问及他们是否认为前任美国总统比尔·克林顿是诚实的。然后他们被问到他的副总统阿尔·戈尔是否诚实。
当问题按此顺序提出时，分别有 50% 和 60% 的受访者回答说他们是诚实的。但当研究人员首先询问受访者关于戈尔的情况，然后询问克林顿的情况时，分别有 68% 和 60% 的人回答说他们是诚实的。
在日常层面上，人类行为似乎并不一致，因为它经常违反经典概率论的规则。然而，这种行为似乎确实适合概率在量子力学中的作用方式。
这种观察导致认知科学家杰罗姆·布塞迈尔和许多其他人认识到量子力学总体上可以以更一致的方式解释人类行为。
基于这一惊人的假设，认知科学领域中出现了一个名为“量子认知”的新研究领域。
思维过程怎么可能是由量子规则决定的？我们的大脑像一个？目前还没有人知道答案，但经验数据似乎强烈表明我们的思想遵循量子规则。
动态行为
与这些令人兴奋的发展并行的是，在过去的二十年里，我和我的合作者开发了一个用于建模或模拟人们认知行为动态的框架当他们消化“喧闹”时来自外界的（即不完美的）信息。
我们再次发现数学技术的发展是为了模拟量子世界可以应用于模拟人脑如何处理噪声数据。
这些原理不仅可以应用于大脑，还可以应用于生物学中的其他行为。绿色植物，例如，有非凡的能力从环境中提取和分析化学和其他信息并适应变化。
我的粗略估计，基于最近的一个实验在普通豆类植物上，表明它们可以处理这些外部信息比我们今天拥有的最好的计算机还要高效。
在这种情况下，效率意味着工厂始终能够减少不确定性在最大程度上了解其外部环境。例如，这可以包括轻松检测光的来源方向，以便植物可以朝该方向生长。
生物体对信息的有效处理也与节约能源有关，这对其生存很重要。
类似的规则可能适用于人类大脑，特别是当我们检测到外部信号时，我们的精神状态如何变化。所有这些对于当前的技术发展轨迹都很重要。
如果我们的行为可以通过量子力学中概率的工作方式来最好地描述，那么为了在机器中准确地复制人类行为，人工智能系统可能应该遵循量子规则，而不是经典规则。
我把这个想法称为人工智能（AQI）。需要进行大量研究来开发这种想法的实际应用。
但 AQI 可以帮助我们实现人工智能系统表现得更像真人的目标。
