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modèles quantiques

Quantum-like models are mathematical frameworks that apply quantum formalism to describe cognitive or information processes beyond quantum physics.
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Description

Les modèles pseudo-quantiques transfèrent l'appareil mathématique de la mécanique quantique (par exemple, les espaces de Hilbert — des espaces vectoriels abstraits pour les états, les opérateurs — des méthodes de mesure, les amplitudes de probabilité — des grandeurs dont le carré du module donne la probabilité) à la description des processus cognitifs, des interactions sociales ou des systèmes biologiques. Ils n'affirment pas que le cerveau est littéralement quantique, mais utilisent un formalisme pratique pour tenir compte de la contextualité, de l'incohérence et de l'ordre des questions.

Histoire

Des travaux pionniers dans ce domaine sont dus à des mathématiciens et des psychologues cognitifs, tels que D. Aerts et A. Khrennikov, à partir des années 1990. Ils ont montré que de nombreuses décisions « irrationnelles » des gens sont bien décrites par des probabilités pseudo-quantiques. Plus tard, le domaine a été repris par des spécialistes de l'information quantique. David Deutsch a contribué aux calculs quantiques, ce qui a fourni des outils ; John Archibald Wheeler a réfléchi à la participation de l'observateur, ce qui résonne avec les approches pseudo-quantiques.

Comment ça marche

L'état de l'agent est décrit par un vecteur dans l'espace de Hilbert (un espace vectoriel complexe avec un produit scalaire). Les choix sont représentés par des opérateurs de projection. La probabilité du résultat est donnée par le carré du module de la projection (règle de Born). Le contexte influence comme un changement de base. Cela permet de prendre en compte les effets pseudo-quantiques : l'interférence (quand la somme des probabilités ne se réduit pas à la somme classique) et la violation de la distributivité. On applique le principe de superposition et l'interférence des états.

En pratique

Aide à créer des algorithmes d'intelligence artificielle plus flexibles qui prennent en compte des données contradictoires.

Anecdote

Avec de tels modèles, on a expliqué des paradoxes de prise de décision, par exemple la violation des lois de la probabilité classique dans les enquêtes.

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