たのしい演劇

俳優の錬金術Alchemy of Actor　量子生物学Quantum biology 44

Quantum mind 心の量子論

現在　量子論を元に取り組まれている心の現象

（vi）量子作因quantum agency
心の哲学philosophy of mind における作因agency、意図intention、等に関連する問題を
理解するための量子論によるアプローチquantum approach。

それは、ニューラルネットワーク/NNを用いた　
強化学習のための量子アルゴリズムに関する研究「射影模擬実験」に基づく　量子機械学習だ。

　　機械学習machine learning ：
AIの「人間と同様の学習能力を持たせる」という 課題を解決する技術・手法

　　ニューラルネットワークneural network:(深層学習deep learning) 機会学習の技法
　　 　思考を生み出す基盤を模倣するという発想により
　　　人間の脳内にある神経細胞neuron と、その神経回路網neural networkとのつながりを
　　　数理的モデルで表現したもの
　
　　機械学習の3手法
　　　教師あり学習supervised learning：AIに正解を教えて意図した動作させる
　　　教師なし学習Unsupervised learning：AIがほぼ勝手に分析する
　　　強化学習Reinforcement learning：AIが将来的により多くの報酬を得られるような
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　行動・選択を学ぶ

　　アルゴリズムalgorithm：物事を実行し結果を得る為のより良いやり方
　　 いろいろな計算が（プログラムの書き方を変えただけで）どこまで高速に計算できるのか、
　　また、高速に計算できる場合は、どんな性質を満たすのか、
　　同じような計算でも、計算速度が大幅に異なってしまうのはなぜなのか、
　　理論的に算定した計算時間と、実際に実験してみた計算時間がどの程度違うのか、
　　　等を研究課題とす

要点は、どの様に　動作主/agentが環境とそれを支配する決定論的法則から独立して
作因/agencyを発展させるか？。
主体の動作は、そのメモリ空間で非決定論的量子ランダムウォークとしてシミュレートされる。

　　ランダムウォーク：
　　　不規則性を持つシステム(酔っぱらいの歩行 株価の変動)等の確率過程モデルとして使う。
　　　コンピュータサイエンスの分野では、
　　　　ランダムなシステムでの計算アルゴリズムの設計のために使う。
　　ランダムウォークの手順：コインを持ったウォーカーがコイントスを行い、
　　　表が出たら右に一歩、裏が出たら左に一歩移動。
　　　　コイントスと移動（シフト）を何度も繰り返す。
　　古典力学：位置0から始めて、300ステップ後にウォーカーがいる位置の確率分布。
　　　ランダムウォークの確率分布は、出発位置付近で高い確率を持つ。
　　量子力学：量子ランダムウォークでの300ステップ後にウォーカーがいる位置の確率分布。
　　　量子の世界に拡張したランダムウォークは、
　　　量子力学の特徴である重ね合わせや干渉効果によって、　　　　　
　　　　中央はは低くだが左右両端に高い確率が広がる。

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と　たのしい演劇の日々