क्वांटम अनुभूति क्या है? भौतिकी सिद्धांत मानव व्यवहार का अनुमान लगा सकता है।

एक ही मौलिक मंच जो श्रोडिंगर की बिल्ली को जीवित और मृत दोनों होने की अनुमति देता है, और इसका मतलब यह भी है कि दो कण एक आकाशगंगा की दूरी पर भी "एक दूसरे से बात कर सकते हैं", शायद सबसे रहस्यमय घटनाओं को समझाने में मदद कर सकते हैं: मानव व्यवहार।

क्वांटम भौतिकी और मानव मनोविज्ञान पूरी तरह से असंबंधित लग सकता है, लेकिन कुछ वैज्ञानिकों को लगता है कि दो क्षेत्र दिलचस्प तरीकों से ओवरलैप करते हैं। दोनों अनुशासन यह अनुमान लगाने का प्रयास करते हैं कि भविष्य में अनियंत्रित प्रणाली कैसे व्यवहार कर सकती है। अंतर यह है कि एक क्षेत्र का उद्देश्य भौतिक कणों की मौलिक प्रकृति को समझना है, जबकि दूसरा समझाने का प्रयास करता है मानव प्रकृति - इसके अंतर्निहित पतन के साथ।

"संज्ञानात्मक वैज्ञानिकों ने पाया कि हेफ़ेई में चीन के विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय में एक बायोफिज़िसिस्ट और न्यूरोसाइंटिस्ट जिओचू झांग ने कई 'तर्कहीन' मानवीय व्यवहारों को बताया है। निर्णय लेने के प्रयास के शास्त्रीय सिद्धांत यह अनुमान लगाने का प्रयास करते हैं कि कोई व्यक्ति किसी निश्चित पैरामीटर को क्या पसंद करेगा, लेकिन पतनशील मनुष्य हमेशा अपेक्षा के अनुरूप व्यवहार नहीं करते हैं। हाल के शोध से पता चलता है कि "तर्क में इन खामियों" क्वांटम संभावना सिद्धांत द्वारा अच्छी तरह से समझाया जा सकता है, "झांग ने कहा।

झांग तथाकथित क्वांटम अनुभूति के समर्थकों के बीच खड़ा है। नेचर ह्यूमन बिहेवियर जर्नल में 20 जनवरी को प्रकाशित एक नए अध्ययन में, उन्होंने और उनके सहयोगियों ने जांच की कि क्वांटम यांत्रिकी से उधार ली गई अवधारणाएं मनोवैज्ञानिकों को मानव निर्णय लेने की बेहतर भविष्यवाणी करने में कैसे मदद कर सकती हैं। एक प्रसिद्ध मनोविज्ञान कार्य पर लोगों ने क्या निर्णय लिया, यह रिकॉर्ड करते हुए, टीम ने प्रतिभागियों की मस्तिष्क गतिविधि पर भी नजर रखी। स्कैन ने विशिष्ट मस्तिष्क क्षेत्रों को उजागर किया जो क्वांटम जैसी विचार प्रक्रियाओं में शामिल हो सकते हैं।

झांग ने कहा, "यह अध्ययन सबसे पहले तंत्रिका स्तर पर क्वांटम अनुभूति के विचार का समर्थन करने वाला है।"

कूल - अब इसका वास्तव में क्या मतलब है?

अनिश्चितता

क्वांटम मैकेनिक्स उन छोटे कणों के व्यवहार का वर्णन करता है जो ब्रह्मांड में सभी पदार्थों को बनाते हैं, अर्थात् परमाणु और उनके उप-परमाणु घटक। सिद्धांत का एक केंद्रीय सिद्धांत बहुत छोटे से इस दुनिया में अनिश्चितता का एक बड़ा सौदा सुझाता है, कुछ बड़े पैमाने पर नहीं देखा जाता है। उदाहरण के लिए, बड़ी दुनिया में, कोई भी यह जान सकता है कि एक ट्रेन अपने मार्ग पर कहाँ है और कितनी तेज़ी से यात्रा कर रही है, और इस डेटा को देखते हुए, कोई भी अनुमान लगा सकता है कि अगले स्टेशन पर ट्रेन कब आनी चाहिए।

अब, एक इलेक्ट्रॉन के लिए ट्रेन को स्वैप करें, और आपकी भविष्यवाणी की शक्ति गायब हो जाती है - आप किसी दिए गए इलेक्ट्रॉन की सटीक स्थिति और गति को नहीं जान सकते हैं, लेकिन आप इस संभावना की गणना कर सकते हैं कि कण एक निश्चित स्थान पर दिखाई दे सकता है, एक यात्रा पर विशेष रूप से दर। इस तरह, आप इलेक्ट्रान के लिए क्या हो सकता है, इस बारे में जल्द से जल्द विचार कर सकते हैं।

जिस तरह अनिश्चितता उप-परमाणु दुनिया में व्याप्त है, वह हमारी निर्णय लेने की प्रक्रिया में भी बाधा डालती है, चाहे हम किसी नई श्रृंखला पर बहस कर रहे हों, जो राष्ट्रपति चुनाव में हमारे वोट को द्वि-घोलने या डालने के लिए हो। यहां पर क्वांटम यांत्रिकी आती है। निर्णय लेने के शास्त्रीय सिद्धांतों के विपरीत, क्वांटम दुनिया एक निश्चित डिग्री… अनिश्चितता के लिए जगह बनाती है।

शास्त्रीय मनोविज्ञान के सिद्धांत इस विचार पर आराम करते हैं कि लोग "पुरस्कार" को अधिकतम करने और "दंड" को कम करने के लिए निर्णय लेते हैं - दूसरे शब्दों में, अपने कार्यों को नकारात्मक परिणामों की तुलना में अधिक सकारात्मक परिणामों को सुनिश्चित करने के लिए। यह तर्क, जिसे "सुदृढीकरण सीखने" के रूप में जाना जाता है, पाव्लोनियन कंडीशनिंग के अनुरूप है, जिसमें लोग गणितीय अनुभवों के जर्नल में 2009 की रिपोर्ट के अनुसार, पिछले अनुभवों के आधार पर अपने कार्यों के परिणामों की भविष्यवाणी करना सीखते हैं।

यदि वास्तव में इस ढांचे से विवश हैं, तो मनुष्य उनके बीच चयन करने से पहले दो विकल्पों के उद्देश्य मूल्यों को लगातार तौलेंगे। लेकिन वास्तव में, लोग हमेशा उस तरह से काम नहीं करते हैं; एक स्थिति के बारे में उनकी व्यक्तिपरक भावनाएं उद्देश्यपूर्ण निर्णय लेने की उनकी क्षमता को कम करती हैं।

सिर और पूंछ (एक ही समय में)

एक उदाहरण पर विचार करें:

कल्पना कीजिए कि आप दांव लगा रहे हैं कि क्या एक उछाला सिक्का सिर या पूंछ पर आ जाएगा। प्रमुख आपको $ 200 मिलते हैं, पूंछ की कीमत आपकी $ 100 है, और आप सिक्के को दो बार उछालना चुन सकते हैं। जर्नल कॉग्निटिव साइकोलॉजी में 1992 में प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, जब इस परिदृश्य में रखा गया, तो ज्यादातर लोगों ने शर्त को दो बार लेने का फैसला किया कि शुरुआती फेंक का परिणाम जीत या हार के रूप में होगा। संभवतः, विजेताओं ने दूसरी बार दांव लगाया क्योंकि वे पैसे हासिल करने के लिए खड़े रहते हैं, चाहे कुछ भी हो, जबकि हारने वाले अपने नुकसान की वसूली के लिए दांव लगाते हैं, और फिर कुछ। हालांकि, अगर खिलाड़ियों को पहले सिक्के के फ्लिप के परिणाम जानने की अनुमति नहीं है, तो वे शायद ही कभी दूसरा जुआ बनाते हैं।

ज्ञात होने पर, पहला फ्लिप पसंद करने वाले विकल्प को नहीं बहाता है, लेकिन जब अज्ञात होता है, तो यह सभी अंतर बनाता है। यह विरोधाभास शास्त्रीय सुदृढीकरण सीखने के ढांचे के भीतर फिट नहीं होता है, जो भविष्यवाणी करता है कि उद्देश्य की पसंद हमेशा समान होनी चाहिए। इसके विपरीत, क्वांटम यांत्रिकी अनिश्चितता को ध्यान में रखते हैं और वास्तव में इस विषम परिणाम की भविष्यवाणी करते हैं।

"कोई कह सकता है कि निर्णय लेने की 'क्वांटम-आधारित' मॉडल अनुभूति के क्षेत्र में क्वांटम संभावना के उपयोग को संदर्भित करता है," इमैनुएल हेवेन और आंद्रेई ख्रेननिकोव, पाठ्यपुस्तक "क्वांटम सोशल साइंस" (कैम्ब्रिज) के सह-लेखक यूनिवर्सिटी प्रेस, 2013) ने एक ईमेल में लाइव साइंस को बताया।

जिस तरह एक विशेष इलेक्ट्रॉन यहां या किसी दिए गए क्षण में हो सकता है, क्वांटम यांत्रिकी यह मान लेता है कि पहले सिक्के के टॉस के परिणामस्वरूप जीत और हार दोनों एक साथ होते हैं। (दूसरे शब्दों में, प्रसिद्ध विचार प्रयोग में, श्रोडिंगर की बिल्ली जीवित और मृत दोनों है।) इस अस्पष्ट स्थिति में पकड़े जाने पर, "सुपरपोज़िशन" के रूप में जाना जाता है, एक व्यक्ति की अंतिम पसंद अज्ञात और अप्रत्याशित है। क्वांटम यांत्रिकी भी स्वीकार करते हैं कि किसी दिए गए निर्णय के परिणाम के बारे में लोगों का विश्वास - चाहे वह अच्छा होगा या बुरा - अक्सर प्रतिबिंबित होता है कि उनकी अंतिम पसंद क्या है। इस तरह, लोगों की आस्थाएं उनकी अंतिम क्रिया के साथ "उलझी हुई" हो जाती हैं।

उप-परमाणु कण इसी तरह उलझ सकते हैं और महान दूरी से अलग होने पर भी एक-दूसरे के व्यवहार को प्रभावित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, जापान में स्थित एक कण के व्यवहार को मापने से संयुक्त राज्य में उसके उलझे हुए साथी के व्यवहार में परिवर्तन होगा। मनोविज्ञान में, मान्यताओं और व्यवहारों के बीच एक समान सादृश्य खींचा जा सकता है। हेवेन और ख्रेननिकोव ने कहा, "यह वास्तव में यह परस्पर क्रिया है, या उलझाव की स्थिति," जो माप परिणाम को प्रभावित करता है। इस मामले में, माप परिणाम, अंतिम पसंद को संदर्भित करता है जो एक व्यक्ति बनाता है। "यह क्वांटम संभाव्यता की सहायता से सटीक रूप से तैयार किया जा सकता है।"

वैज्ञानिक गणितीय रूप से सुपरपोज़िशन की इस उलझी हुई स्थिति का मॉडल तैयार कर सकते हैं - जिसमें दो कण एक दूसरे को प्रभावित करते हैं भले ही वे एक बड़ी दूरी से अलग हों - जैसा कि 2007 में एसोसिएशन ऑफ़ आर्टिफिशल इंटेलिजेंस द्वारा प्रकाशित रिपोर्ट में किया गया था। और उल्लेखनीय रूप से, अंतिम सूत्र सिक्का टॉड प्रतिमान के विरोधाभासी परिणाम की सटीक भविष्यवाणी करता है। हेवन और खरेननिकोव ने कहा, "तर्क में चूक को क्वांटम-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करके बेहतर ढंग से समझाया जा सकता है।"

क्वांटम पर दांव लगाना

अपने नए अध्ययन में, झांग और उनके सहयोगियों ने 12 शास्त्रीय मनोविज्ञान मॉडल के खिलाफ निर्णय लेने के दो क्वांटम-आधारित मॉडल पेश किए, जिसमें यह देखा गया कि मनोवैज्ञानिक कार्य के दौरान मानव व्यवहार की सबसे अच्छी भविष्यवाणी की गई थी। इवा जुआ जुआ कार्य के रूप में जाना जाने वाला प्रयोग, लोगों की गलतियों से सीखने और समय के साथ उनकी निर्णय लेने की रणनीति को समायोजित करने की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

कार्य में, प्रतिभागी कार्ड के चार डेक से आकर्षित होते हैं। प्रत्येक कार्ड या तो खिलाड़ी के पैसे कमाता है या उन्हें पैसे खर्च करता है, और खेल का उद्देश्य जितना संभव हो उतना पैसा कमाना है। कार्ड के प्रत्येक डेक को कैसे स्टैक्ड किया जाता है, यह कैच निहित है। एक डेक से आरेखण करने से अल्पावधि में एक खिलाड़ी को बड़ी रकम मिल सकती है, लेकिन यह खेल के अंत तक उन्हें अधिक नकद खर्च करेगा। अन्य डेक अल्पावधि में पैसे की छोटी रकम वितरित करते हैं, लेकिन कुल मिलाकर कम दंड। गेम खेलने के माध्यम से, विजेता ज्यादातर "धीमी और स्थिर" डेक से आकर्षित करना सीखते हैं, जबकि हारने वाले डेक से आकर्षित होते हैं जो उन्हें त्वरित नकद और खड़ी दंड कमाते हैं।

ऐतिहासिक रूप से, ड्रग एडिक्शन या मस्तिष्क क्षति वाले लोग स्वस्थ प्रतिभागियों की तुलना में आयोवा जुआ जुआ कार्य पर अधिक खराब प्रदर्शन करते हैं, जो बताता है कि उनकी स्थिति किसी भी तरह निर्णय लेने की क्षमता को प्रभावित करती है, जैसा कि 2014 में जर्नल एप्लाइड न्यूरोसाइकोलॉजी: चाइल्ड में प्रकाशित एक अध्ययन में उजागर किया गया था। यह पैटर्न झांग के प्रयोग में सही था, जिसमें लगभग 60 स्वस्थ प्रतिभागी और 40 लोग शामिल थे जो निकोटीन के आदी थे।

दो क्वांटम मॉडल ने शास्त्रीय मॉडल के बीच सबसे सटीक भविष्यवाणी की, लेखकों ने उल्लेख किया। उन्होंने कहा, '' हालांकि मॉडल्स ने बहुत ज्यादा बेहतर प्रदर्शन नहीं किया है ... एक को पता होना चाहिए कि ढांचा अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है और निस्संदेह अतिरिक्त अध्ययन के योग्य है। ''

अपने अध्ययन के मूल्य को बढ़ाने के लिए, टीम ने आयोवा जुआ जुआ कार्य पूरा करने के साथ प्रत्येक प्रतिभागी के मस्तिष्क के स्कैन किए। ऐसा करने में, लेखकों ने यह देखने का प्रयास किया कि मस्तिष्क के अंदर क्या हो रहा था क्योंकि प्रतिभागियों ने सीखा और समय के साथ अपनी गेम-प्ले रणनीति को समायोजित किया। क्वांटम मॉडल द्वारा उत्पन्न आउटपुट ने भविष्यवाणी की कि यह सीखने की प्रक्रिया कैसे सामने आएगी, और इस प्रकार, लेखकों ने कहा कि मस्तिष्क गतिविधि के हॉटस्पॉट किसी तरह मॉडल की भविष्यवाणियों के साथ सहसंबंधित हो सकते हैं।

स्कैन ने खेल खेलने के दौरान स्वस्थ प्रतिभागियों में कई सक्रिय मस्तिष्क क्षेत्रों को प्रकट किया, जिसमें निर्णय लेने में शामिल ललाट लोब के भीतर कई बड़े सिलवटों का सक्रियण शामिल था। हालांकि, धूम्रपान समूह में, मस्तिष्क गतिविधि का कोई हॉटस्पॉट क्वांटम मॉडल द्वारा की गई भविष्यवाणियों से बंधा हुआ नहीं लग रहा था। जैसा कि मॉडल प्रतिभागियों की गलतियों से सीखने की क्षमता को दर्शाता है, परिणाम धूम्रपान समूह में निर्णय लेने की दुर्बलताओं को चित्रित कर सकते हैं, लेखकों ने नोट किया।

हालांकि, "आगे के शोध को वारंट किया गया है" यह निर्धारित करने के लिए कि ये मस्तिष्क गतिविधि अंतर धूम्रपान करने वालों और गैर-धूम्रपान करने वालों में वास्तव में क्या दर्शाते हैं, उन्होंने जोड़ा। "हेवेन और ख्रेननिकोव ने कहा," मस्तिष्क में न्यूरोफिज़ियोलॉजिकल प्रक्रियाओं के साथ क्वांटम जैसे मॉडल का युग्मन एक बहुत ही जटिल समस्या है। "यह अध्ययन इसके समाधान की दिशा में पहला कदम है।"

शास्त्रीय सुदृढीकरण सीखने के मॉडल ने भावनाओं, मनोरोग संबंधी विकारों, सामाजिक व्यवहार, स्वतंत्र इच्छा और कई अन्य संज्ञानात्मक कार्यों के अध्ययन में "महान सफलता" दिखाई है। "हमें उम्मीद है कि क्वांटम सुदृढीकरण सीखने पर भी प्रकाश डाला जाएगा, अद्वितीय अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा।"

समय में, शायद क्वांटम यांत्रिकी मानव तर्क में व्याप्त दोषों को समझाने में मदद करेगी, साथ ही यह भी कि व्यक्तिगत न्यूरॉन्स के स्तर पर यह गिरावट कैसे प्रकट होती है।