A cognição quântica é o caminho para uma IA forte (ou inteligência artificial geral)?

A cognição quântica pode ser a próxima fronteira para explicar a mente.

A literatura científica existente sobre arquiteturas cognitivas não define o “caminho correto” a seguir quando se trata de novas iniciativas de pesquisa. Ao inspecionar os artigos de um periódico revisado por pares dedicado ao Projeto de Modelo Comum de Cognição (também conhecido como CMCB, Boletim de Modelo Comum de Cognição ), descobri que o progresso segue um padrão emergente (de baixo para cima).

Com essa dinâmica, parece que devemos deixar que as aplicações do modelo orientem seus esforços de desenvolvimento.

Indo além do desenvolvimento construtivo e incremental de teorias e modelos cognitivos para explicar a mente, encontramos na literatura algumas abordagens alternativas que tentam atingir o mesmo objetivo a partir de outra perspectiva.

Dentro dessas abordagens, encontramos o campo da cognição quântica.

Não devemos confundir o termo com o chamado cérebro quântico, mente quântica ou consciência quântica que é uma hipótese que assume que os processos quânticos ocorrem no cérebro.

A cognição quântica é um campo emergente de pesquisa onde os formalismos matemáticos da teoria quântica inspiram o desenvolvimento de novos modelos de cognição que mostram uma melhor explicação dos fenômenos cognitivos superiores.

Exemplos desses fenômenos humanos são memória, recuperação de informações, linguagem, tomada de decisão, interação social, psicologia da personalidade e filosofia da mente.

Diz-se que os cientistas cognitivos enfrentam o mesmo tipo de problemas que forçaram os físicos a abandonar a física clássica. Eles descobrem que só é possível obter informações parciais sobre um sistema complexo em um tempo determinístico, pois cada medida perturba a próxima medida.

A Teoria Quântica permite combinar as informações parciais de um sistema para entender a consistência de todo o sistema por meio de uma abordagem fundamentalmente diferente da lógica, raciocínio e inferência probabilística.

A revolução cognitiva da década de 1960 foi baseada na lógica computacional clássica e no surgimento de redes neurais, e na década de 1970 foi baseada em sistemas dinâmicos clássicos.

Esses elementos constituem os pilares das teorias sobre arquiteturas cognitivas e redes neurais atuais e são baseados em uma série de suposições. No entanto, verificamos que existem fenômenos complexos do comportamento humano que não obedecem às restrições impostas pela lógica clássica.

Com base no trabalho de John Von Neumann e outros autores (Kronz & Lupher, 2021), tornou-se evidente que o coração da teoria quântica é um novo tipo de teoria da probabilidade, baseada em álgebras orto em vez de álgebras booleanas.

Essa teoria é mais geral do que a teoria tradicional da probabilidade. Acontece que é mais poderoso para resolver problemas difíceis que resistiram às abordagens tradicionais de racionalidade, pensamento lógico e raciocínio probabilístico, o que abre novos horizontes para a modelagem cognitiva e sua lógica.

Por exemplo, observe que a lógica quântica nem sempre segue o axioma distributivo da lógica booleana, ou que as probabilidades quânticas nem sempre obedecem à lei da Probabilidade Total de Kolmogorov. Nem o raciocínio quântico sempre cumpre o princípio do raciocínio monótono.

Assim, pode-se ver que a teoria clássica é um caso restritivo de uma teoria quântica mais geral.

Jerome Busemeyer e Peter Bruza em Quantum Models of Cognition and Decision (Busemeyer & Bruza, 2012) argumentam que as estruturas matemáticas subjacentes na teoria quântica fornecem uma melhor explicação do pensamento humano do que os modelos tradicionais, introduzindo os fundamentos para a modelagem de sistemas dinâmicos-modelos probabilísticos que usar dois aspectos da teoria quântica:

1. contextualidade de julgamentos e decisões, que é captada na teoria quântica por meio da ideia de "interferência" entendida como o contexto gerado ao fazer que um primeiro julgamento (ou decisão) interfira nos julgamentos (ou decisões) subsequentes para produzir efeitos de ordem, para os quais julgamentos e decisões não são comutativos.

   
   

2. emaranhamento quântico: na física quântica, refere-se ao fenômeno pelo qual a observação de uma parte de um sistema afeta instantaneamente o estado de outra parte do sistema, mesmo que distâncias siderais separem seus respectivos sistemas.

O elemento crucial é que os sistemas interligados não podem ser validamente decompostos e modelados como subsistemas separados. Isso promove o desenvolvimento de modelos do tipo quântico para fenômenos cognitivos que não são decomponíveis por sua própria natureza e para os quais a teoria quântica fornece ferramentas formais para modelá-los como sistemas não interativos, decomponíveis (ou não reducionistas).

Estamos testemunhando o surgimento de um campo com aplicações em áreas como percepção, julgamentos conceituais, tomada de decisão e recuperação de informações.

Busemeyer e outros pesquisadores (Wang et al., 2013) tentam responder a questões muito importantes, como:

• Por que aplicar conceitos quânticos à cognição? humano?
• Como os modelos quânticos diferem dos tradicionais?
• Quais processos cognitivos já foram modelados usando um modelo quântico?

A relevância agora está no avanço do estado da arte seguindo uma visão de onde estamos e para onde direcionamos os esforços de pesquisa. Se juntarmos esses esforços ao surgimento da computação quântica, talvez possamos ficar mais próximos de validar os modelos cognitivos e observar o nascimento da inteligência artificial geral.

Ou talvez não.