พฤติกรรมของมนุษย์เป็นปริศนาที่นักวิทยาศาสตร์หลายคนหลงใหล และมีการถกเถียงกันมากมายเกี่ยวกับบทบาทของความน่าจะเป็นในการอธิบายว่าจิตใจของเราทำงานอย่างไร
ความน่าจะเป็นเป็นกรอบทางคณิตศาสตร์ที่ออกแบบมาเพื่อบอกเราว่าเหตุการณ์นั้นมีโอกาสเกิดขึ้นมากเพียงใด และใช้ได้กับสถานการณ์ต่างๆ ในชีวิตประจำวันได้ดี ตัวอย่างเช่น อธิบายผลลัพธ์ของการโยนเหรียญเป็น 50/XNUMX – หรือ XNUMX% – เนื่องจากการโยนหัวหรือก้อยมีความเป็นไปได้เท่ากัน
แต่การวิจัยได้แสดงให้เห็นแล้ว พฤติกรรมของมนุษย์ไม่สามารถถูกยึดถือได้อย่างสมบูรณ์โดยกฎความน่าจะเป็นแบบดั้งเดิมหรือ "คลาสสิก" เหล่านี้ มันสามารถอธิบายด้วยวิธีความน่าจะเป็นที่ทำงานในโลกลึกลับของกลศาสตร์ควอนตัมแทนได้ไหม?
ความน่าจะเป็นทางคณิตศาสตร์ยังเป็นองค์ประกอบสำคัญของกลศาสตร์ควอนตัม ซึ่งเป็นสาขาวิชาฟิสิกส์ที่อธิบายว่าธรรมชาติมีพฤติกรรมอย่างไรในระดับอะตอมหรืออนุภาคย่อยของอะตอม อย่างไรก็ตาม ดังที่เราจะได้เห็นในโลกควอนตัม ความน่าจะเป็นเป็นไปตามกฎที่แตกต่างกันมาก
การค้นพบในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา ได้ให้ความกระจ่างเกี่ยวกับบทบาทที่สำคัญของ “ควอนตัมเนส” ในการรับรู้ของมนุษย์ – วิธีที่สมองของมนุษย์ประมวลผลข้อมูลเพื่อให้ได้มาซึ่งความรู้หรือความเข้าใจ การค้นพบนี้ยังมีนัยสำคัญต่อการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ด้วย
'ความไร้เหตุผล' ของมนุษย์
รางวัลโนเบล ดาเนียล คาห์เนมันน์ และนักวิทยาศาสตร์ด้านความรู้ความเข้าใจคนอื่นๆ ได้ทำงานเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาอธิบายว่าเป็น "ความไร้เหตุผล" ของพฤติกรรมมนุษย์ เมื่อรูปแบบพฤติกรรมไม่ปฏิบัติตามกฎของทฤษฎีความน่าจะเป็นแบบดั้งเดิมอย่างเคร่งครัดจากมุมมองทางคณิตศาสตร์ สิ่งเหล่านั้นจะถือว่า "ไม่มีเหตุผล"
ตัวอย่างเช่น การศึกษาพบว่า ที่นักเรียนส่วนใหญ่ที่สอบปลายภาคเรียนชอบไปพักร้อนหลังจากนั้น ในทำนองเดียวกันผู้ที่ล้มเหลวส่วนใหญ่ก็ต้องการไปเที่ยวพักผ่อนเช่นกัน
หากนักเรียนไม่ทราบผลลัพธ์ ความน่าจะเป็นแบบคลาสสิกจะคาดการณ์ว่าพวกเขาจะเลือกวันหยุดเนื่องจากเป็นตัวเลือกที่ต้องการไม่ว่าพวกเขาจะผ่านหรือล้มเหลว แต่ในการทดลองนี้ นักเรียนส่วนใหญ่เลือกที่จะไม่ไปเที่ยวพักผ่อนหากไม่รู้ว่าตัวเองเป็นยังไงบ้าง
ตามสัญชาตญาณแล้ว ไม่ใช่เรื่องยากที่จะเข้าใจว่านักเรียนอาจไม่อยากไปเที่ยวพักผ่อนหากจะต้องกังวลเกี่ยวกับผลการสอบตลอดเวลา แต่ความน่าจะเป็นแบบคลาสสิกไม่สามารถจับพฤติกรรมได้อย่างแม่นยำ ดังนั้นจึงอธิบายว่าเป็นเรื่องที่ไม่มีเหตุผล มีการละเมิดกฎความน่าจะเป็นแบบดั้งเดิมที่คล้ายกันหลายประการในวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจ
สมองควอนตัม?
ความน่าจะเป็นแบบดั้งเดิม เมื่อถามคำถามเป็นลำดับ คำตอบจะไม่ขึ้นอยู่กับลำดับคำถามที่ถูกตั้ง ในทางตรงกันข้าม ในฟิสิกส์ควอนตัม คำตอบของชุดคำถามต่างๆ อาจขึ้นอยู่กับลำดับการถามเป็นอย่างมาก
ตัวอย่างหนึ่งคือการวัดของ การหมุนของอิเล็กตรอน ในสองทิศทางที่แตกต่างกัน หากคุณวัดการหมุนในแนวนอนก่อนแล้วจึงวัดในแนวตั้ง คุณจะได้ผลลัพธ์เดียว
โดยทั่วไปผลลัพธ์จะแตกต่างออกไปเมื่อมีการกลับลำดับ เนื่องจากคุณลักษณะที่รู้จักกันดีของกลศาสตร์ควอนตัม การวัดคุณสมบัติของระบบควอนตัมเพียงอย่างเดียวอาจส่งผลต่อสิ่งที่กำลังวัดได้ (ในกรณีนี้คือการหมุนของอิเล็กตรอน) และเป็นผลจากการทดลองใดๆ ในภายหลัง
การพึ่งพาคำสั่งสามารถเห็นได้ในพฤติกรรมของมนุษย์ ตัวอย่างเช่น ในก การศึกษาที่เผยแพร่เมื่อ 20 ปีที่แล้วเกี่ยวกับผลกระทบที่ลำดับคำถามมีต่อคำตอบของผู้ตอบแบบสอบถามมีผู้ถูกถามว่าพวกเขาคิดว่าประธานาธิบดีบิล คลินตันคนก่อนของสหรัฐฯ เป็นคนซื่อสัตย์หรือไม่ จากนั้นพวกเขาถูกถามว่ารองประธานของเขา อัล กอร์ ดูซื่อสัตย์หรือไม่
เมื่อส่งคำถามตามลำดับนี้ ผู้ตอบแบบสอบถาม 50% และ 60% ตามลำดับตอบว่าพวกเขาซื่อสัตย์ แต่เมื่อนักวิจัยถามผู้ตอบแบบสอบถามเกี่ยวกับกอร์ก่อนแล้วจึงถามคลินตัน พบว่า 68% และ 60% ตามลำดับตอบว่าพวกเขาซื่อสัตย์
ในชีวิตประจำวัน อาจดูเหมือนว่าพฤติกรรมของมนุษย์ไม่สอดคล้องกัน เนื่องจากมักละเมิดกฎของทฤษฎีความน่าจะเป็นแบบคลาสสิก อย่างไรก็ตาม, พฤติกรรมนี้ดูเหมือนจะเหมาะสม ด้วยวิธีความน่าจะเป็นในกลศาสตร์ควอนตัม
การสังเกตประเภทนี้ได้นำไปสู่นักวิทยาศาสตร์ด้านความรู้ความเข้าใจ เจอโรม บูเซเมเยอร์ และอื่นๆ อีกมากมายที่รับรู้ว่ากลศาสตร์ควอนตัมสามารถอธิบายพฤติกรรมของมนุษย์โดยรวมได้อย่างสม่ำเสมอมากขึ้น
จากสมมติฐานที่น่าอัศจรรย์นี้ สาขาการวิจัยใหม่ที่เรียกว่า "ความรู้ความเข้าใจควอนตัม" ได้เกิดขึ้นภายในสาขาวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจ
เป็นไปได้อย่างไรที่กระบวนการคิดถูกกำหนดโดยกฎควอนตัม? สมองของเราทำงานเหมือนคอมพิวเตอร์ควอนตัมหรือไม่? ยังไม่มีใครรู้คำตอบ แต่ข้อมูลเชิงประจักษ์ดูเหมือนจะบ่งชี้ว่าความคิดของเราเป็นไปตามกฎควอนตัม
พฤติกรรมแบบไดนามิก
ควบคู่ไปกับการพัฒนาที่น่าตื่นเต้นเหล่านี้ ในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา ผู้ร่วมงานของฉันและฉันได้พัฒนากรอบการทำงานสำหรับการสร้างแบบจำลองหรือการจำลองพลวัตของพฤติกรรมการรับรู้ของผู้คน ขณะที่พวกมันย่อย “เสียงดัง” (นั่นคือไม่สมบูรณ์) ข้อมูลจากโลกภายนอก
เราพบอีกครั้งว่าเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่พัฒนาขึ้นมาเพื่อ การสร้างแบบจำลองโลกควอนตัม สามารถนำไปใช้กับการสร้างแบบจำลองว่าสมองของมนุษย์ประมวลผลข้อมูลที่มีเสียงดังได้อย่างไร
หลักการเหล่านี้สามารถนำไปใช้กับพฤติกรรมอื่นๆ ในทางชีววิทยาได้ นอกเหนือจากสมองเท่านั้น พืชสีเขียวตัวอย่างเช่น มี ความสามารถที่โดดเด่น เพื่อดึงและวิเคราะห์ข้อมูลทางเคมีและข้อมูลอื่น ๆ จากสภาพแวดล้อมและปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลง
การประมาณการคร่าวๆของฉันขึ้นอยู่กับ การทดลองล่าสุด บนต้นถั่วทั่วไปแสดงให้เห็นว่าสามารถทำได้ ประมวลผลข้อมูลภายนอกนี้ มีประสิทธิภาพมากกว่าคอมพิวเตอร์ที่ดีที่สุดที่เรามีอยู่ในปัจจุบัน
ในบริบทนี้ ประสิทธิภาพหมายความว่าโรงงานสามารถดำเนินการได้อย่างสม่ำเสมอ ลดความไม่แน่นอน เกี่ยวกับสภาพแวดล้อมภายนอกให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในสถานการณ์นั้น ตัวอย่างเช่น สิ่งนี้สามารถตรวจจับทิศทางของแสงที่มาจากได้อย่างง่ายดาย เพื่อให้ต้นไม้สามารถเติบโตเข้าหามันได้ การประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพโดยสิ่งมีชีวิตยังเชื่อมโยงกับการประหยัดพลังงาน ซึ่งมีความสำคัญต่อการอยู่รอด
กฎที่คล้ายกันอาจนำไปใช้กับสมองของมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเปลี่ยนแปลงสภาพจิตใจของเราเมื่อตรวจจับสัญญาณภายนอก ทั้งหมดนี้มีความสำคัญต่อวิถีการพัฒนาเทคโนโลยีในปัจจุบัน หากพฤติกรรมของเราอธิบายได้ดีที่สุดโดยวิธีการทำงานของความน่าจะเป็นในกลศาสตร์ควอนตัม ดังนั้นเพื่อจำลองพฤติกรรมของมนุษย์ในเครื่องจักรอย่างแม่นยำ ระบบ AI น่าจะเป็นไปตามกฎควอนตัม ไม่ใช่กฎคลาสสิก
ฉันเรียกความคิดนี้ว่า ปัญญาประดิษฐ์ควอนตัม (AQI). จำเป็นต้องมีการวิจัยจำนวนมากเพื่อพัฒนาการใช้งานจริงจากแนวคิดดังกล่าว
แต่ AQI สามารถช่วยให้เราบรรลุเป้าหมายของระบบ AI ที่ทำงานเหมือนคนจริงๆ ได้
ดอร์เจ ซี. โบรดี้, ศาสตราจารย์วิชาคณิตศาสตร์, มหาวิทยาลัย Surrey
บทความนี้ตีพิมพ์ซ้ำจาก สนทนา ภายใต้ใบอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์ อ่าน บทความต้นฉบับ.
หนังสือที่เกี่ยวข้อง:
Atomic Habits: วิธีที่ง่ายและพิสูจน์แล้วในการสร้างนิสัยที่ดีและทำลายคนที่ไม่ดี
โดย James Clear
Atomic Habits ให้คำแนะนำที่ใช้ได้จริงในการพัฒนานิสัยที่ดีและทำลายนิสัยที่ไม่ดี โดยอ้างอิงจากการวิจัยทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม
คลิกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมหรือสั่งซื้อ
แนวโน้มทั้งสี่: โปรไฟล์บุคลิกภาพที่ขาดไม่ได้ที่เปิดเผยวิธีทำให้ชีวิตของคุณดีขึ้น (และชีวิตของคนอื่นดีขึ้นด้วย)
โดย Gretchen Rubin
แนวโน้มทั้งสี่ระบุประเภทของบุคลิกภาพสี่ประเภทและอธิบายว่าการเข้าใจแนวโน้มของตนเองสามารถช่วยคุณปรับปรุงความสัมพันธ์ นิสัยการทำงาน และความสุขโดยรวมได้อย่างไร
คลิกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมหรือสั่งซื้อ
คิดอีกครั้ง: พลังของการรู้ในสิ่งที่คุณไม่รู้
โดย อดัม แกรนท์
Think Again สำรวจวิธีที่ผู้คนสามารถเปลี่ยนความคิดและทัศนคติของพวกเขา และเสนอกลยุทธ์ในการปรับปรุงการคิดเชิงวิพากษ์และการตัดสินใจ
คลิกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมหรือสั่งซื้อ
ร่างกายรักษาคะแนน: สมองจิตใจและร่างกายในการรักษาอาการบาดเจ็บ
โดย Bessel van der Kolk
The Body Keeps the Score กล่าวถึงความเชื่อมโยงระหว่างการบาดเจ็บกับสุขภาพร่างกาย และนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการรักษาและเยียวยาบาดแผล
คลิกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมหรือสั่งซื้อ
จิตวิทยาแห่งเงิน: บทเรียนเหนือกาลเวลาเกี่ยวกับความมั่งคั่งความโลภและความสุข
โดย มอร์แกน เฮาส์เซิล
จิตวิทยาของเงินตรวจสอบวิธีที่ทัศนคติและพฤติกรรมของเราเกี่ยวกับเงินสามารถกำหนดความสำเร็จทางการเงินและความเป็นอยู่โดยรวมของเราได้
