12、量子计算与认知模拟：探索认知奥秘的新途径

量子计算与认知模拟：探索认知奥秘的新途径

1. 量子理论在认知科学中的应用基础

在认知科学领域，量子理论正展现出独特的应用价值。人类对概念的运用具有一些特殊特征，而量子框架似乎能很好地对其进行建模。

例如，在语义处理方面，矩阵的使用为词语的不同用法提供了足够的“空间”。像“毛茸茸的猫”可以更接近“毛茸茸的狗”，但“红色的汽车”不会因为“红色”这个形容词而变得与“红色的葡萄酒”相似。这表明矩阵能够有效区分不同概念在语义上的差异。

2. 向量空间中的推理建模

另一个研究方向是利用向量空间方法来建模概念的结构。概念具有层次性这一关键特征，我们不仅会对单个实体进行分类，还会谈论实体的类型。在量子模型中，可将概念视为向量空间的子空间，并利用子空间的格结构或其投影算子进行推理。

以下是向量空间推理建模的相关工作：
| 工作内容 | 描述 |
| — | — |
| Birkhoff 和 Von Neumann（1936） | 最初提出利用子空间结构进行推理的思路 |
| Widdows 和 Peters（2003） | 将其应用于信息检索场景，基于量子逻辑描述了在文档查询中应用否定和合取的方法 |
| Coecke 等人（2010）的组合分布式模型的密度矩阵变体 | 扩展了由投影算子格形成的量子逻辑，将单词建模为正算子，通过 Löwner 序对概念的层次结构进行建模 |
| Lewis（2019） | 给出了将单词具体建模为正算子的方法，能很好地模拟人类对蕴含关系的判断 |
| Lewis（2020） | 正在进行关于否定建模的进一步研究 |
| Hedges 和 Sa