Квантоподобные модели — это математические рамки, применяющие квантовый формализм для описания когнитивных или информационных процессов за пределами квантовой физики.Квантовоподобные модели переносят математический аппарат квантовой механики (например, гильбертовы пространства — абстрактные векторные пространства для состояний, операторы — способы измерения, вероятностные амплитуды — величины, квадрат модуля которых даёт вероятность) на описание когнитивных процессов, социальных взаимодействий или биологических систем. Они не утверждают, что мозг буквально квантовый, но используют удобный формализм для учёта контекстуальности, непоследовательности и порядка вопросов.
Пионерские работы в этой области принадлежат математикам и когнитивным психологам, таким как Д. Аэртс и А. Хренников, начиная с 1990-х. Они показали, что многие «иррациональные» решения людей хорошо описываются квантовоподобными вероятностями. Позже направление подхватили специалисты по квантовой информации. David Deutsch внёс вклад в квантовые вычисления, что дало инструментарий; John Archibald Wheeler размышлял об участии наблюдателя, что резонирует с квантовоподобными подходами.
Состояние агента описывается вектором в гильбертовом пространстве (комплексном векторном пространстве со скалярным произведением). Выборы представляются проекционными операторами. Вероятность исхода даётся квадратом модуля проекции (правило Борна). Контекст влияет как смена базиса. Это позволяет учесть квантовоподобные эффекты: интерференцию (когда сумма вероятностей не сводится к классической сумме) и нарушение дистрибутивности. Применяется принцип суперпозиции и интерференция состояний.
Помогает создавать более гибкие алгоритмы искусственного интеллекта, учитывающие противоречивые данные.
С помощью таких моделей объяснили парадоксы принятия решений, например, нарушение законов классической вероятности в опросах.















