跨學(xué)科視角下的認(rèn)知模型與決策理論創(chuàng)新

摘要量子認(rèn)知心理學(xué)通過引入量子力學(xué)中的疊加、干涉和糾纏等核心概念，重新審視傳統(tǒng)認(rèn)知科學(xué)的基本機(jī)制，尤其在決策、感知覺、語言和記憶等領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的應(yīng)用潛力。量子決策模型利用量子概率與量子測量過程，能夠解釋人類在面對復(fù)雜、不確定情境下的選擇偏好，彌補(bǔ)了經(jīng)典決策理論的局限。此外，量子認(rèn)知模型在處理多重選擇、模糊性和信息干擾等認(rèn)知現(xiàn)象中提供了新的視角。盡管如此，量子認(rèn)知心理學(xué)在理論深化與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證層面仍然面臨諸多挑戰(zhàn)，特別是如何將量子力學(xué)的抽象理念與具體的認(rèn)知實(shí)驗(yàn)巧妙融合。隨著量子計(jì)算、神經(jīng)科學(xué)以及人工智能領(lǐng)域的飛速發(fā)展，量子認(rèn)知心理學(xué)有望為認(rèn)知研究與技術(shù)革新開辟更多路徑，進(jìn)一步推動(dòng)跨學(xué)科的深度融合與協(xié)同發(fā)展。關(guān)鍵詞量子認(rèn)知；量子認(rèn)知心理學(xué)；跨學(xué)科視角；認(rèn)知模型；量子決策理論1引言傳統(tǒng)認(rèn)知心理學(xué)在解釋人類思維和決策等高級認(rèn)知過程時(shí)，常常面臨經(jīng)典概率和邏輯模型的局限性。這些模型難以充分揭示諸如認(rèn)知悖論、選擇盲點(diǎn)等復(fù)雜現(xiàn)象，尤其是在處理不確定性或者多重選擇的情境中顯得乏力（Newen，2017）。近年來，量子力學(xué)領(lǐng)域的疊加、糾纏和測不準(zhǔn)原理為理解認(rèn)知過程的復(fù)雜性和不確定性提供了靈活而強(qiáng)大的支持，從而為克服這些瓶頸提供了新的理論工具（劉燊，2024a）。例如，量子概率理論可以處理多種可能性和狀態(tài)疊加，能夠更好地解釋人類決策中的不確定性和模糊性（Klein，2020）；量子糾纏原理則揭示了不同認(rèn)知過程之間的相互依賴性，對于描述跨領(lǐng)域的認(rèn)知行為具有重要意義（Khrennikovetal.，2018）。在此背景下，量子認(rèn)知（QuantumCognition）作為一門新興的跨學(xué)科領(lǐng)域逐漸受到關(guān)注。它借助量子力學(xué)的數(shù)學(xué)工具，致力于建立新的認(rèn)知模型，以解釋傳統(tǒng)認(rèn)知科學(xué)難以描述的心理現(xiàn)象，尤其是在決策、意識和心智領(lǐng)域（劉燊，2024a）。2009年，《數(shù)學(xué)心理學(xué)雜志》（JournalofMathematicalPsychology）發(fā)布的“QuantumCognition”特刊標(biāo)志著這一領(lǐng)域的正式興起，展現(xiàn)出其在心理學(xué)研究中的創(chuàng)新意義。隨著量子計(jì)算與信息科學(xué)的發(fā)展，量子理論在心理學(xué)中的應(yīng)用潛力進(jìn)一步擴(kuò)大。與此同時(shí)，現(xiàn)代實(shí)驗(yàn)技術(shù)和計(jì)算工具的進(jìn)步為量子認(rèn)知心理學(xué)的研究提供了堅(jiān)實(shí)支持。量子認(rèn)知心理學(xué)（QuantumCognitivePsychology）利用量子概率理論和量子態(tài)描述，旨在解釋和模擬人類認(rèn)知中的不確定性和復(fù)雜性，并且解決傳統(tǒng)心理學(xué)模型難以應(yīng)對的現(xiàn)象，如決策中的悖論和非線性關(guān)聯(lián)等，是當(dāng)代心理學(xué)發(fā)展的新分支之一（劉燊等，2025）。需要強(qiáng)調(diào)的是，盡管量子認(rèn)知心理學(xué)引入了量子力學(xué)的概念，但其核心在于借用量子概率理論（QuantumProbabilityTheory）以及相關(guān)數(shù)學(xué)工具來解釋人類認(rèn)知中的不確定性，而非直接探討量子物理學(xué)現(xiàn)象在認(rèn)知系統(tǒng)中的實(shí)際表現(xiàn)。另外，盡管與量子計(jì)算有一定關(guān)聯(lián)，但量子認(rèn)知心理學(xué)的重點(diǎn)在于認(rèn)知建模，而非量子計(jì)算技術(shù)在大腦或者人工智能系統(tǒng)中的應(yīng)用。量子認(rèn)知心理學(xué)的跨學(xué)科特性為心理學(xué)、物理學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的交叉研究提供了廣闊的機(jī)會(huì)，推動(dòng)了新的研究方法和技術(shù)的發(fā)展。尤其是，量子認(rèn)知模型可以通過模擬認(rèn)知過程中的不確定性來提升機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能，使得人工智能系統(tǒng)在復(fù)雜決策情境中表現(xiàn)更優(yōu)（Pothosamp;Busemeyer，2022）。為此，本文將全面探討量子認(rèn)知心理學(xué)的理論基礎(chǔ)和應(yīng)用，展示該領(lǐng)域的整體發(fā)展?fàn)顩r，并且深入分析當(dāng)前研究面臨的挑戰(zhàn)與爭議。此外，本文希望推動(dòng)學(xué)科間的合作，為人工智能和決策支持系統(tǒng)的未來應(yīng)用提供新的啟示。2量子認(rèn)知心理學(xué)的理論基礎(chǔ)量子認(rèn)知心理學(xué)是物理學(xué)科的量子力學(xué)與心理學(xué)科的認(rèn)知心理學(xué)交融的產(chǎn)物，不僅引入了量子力學(xué)的基本概念，同時(shí)也從認(rèn)知心理學(xué)中汲取了經(jīng)典理論，從而發(fā)展出一系列獨(dú)特的理論和模型。2.1量子概率理論在1932年出版的《量子力學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》（MathematicalFoundationsofQuantumMechanics）一書中，約翰·馮·諾依曼（JohnvonNeumann）首次提出了量子概率理論。而經(jīng)典概率理論在1933年才由安德雷·柯爾莫哥洛夫（AndreyKolmogorov）系統(tǒng)提出（Rédeiamp;Summers，2007）。這意味著，量子概率理論與經(jīng)典概率理論是獨(dú)立發(fā)展的。相較于經(jīng)典概率理論，量子概率理論在認(rèn)知建模中展現(xiàn)出更強(qiáng)的解釋力。它強(qiáng)調(diào)事件發(fā)生的概率由量子態(tài)的概率幅的模的平方?jīng)Q定，能夠綜合考慮系統(tǒng)狀態(tài)、測量方式、時(shí)間以及不確定性原理，尤其擅長捕捉模糊或者不確定信息下的復(fù)雜認(rèn)知現(xiàn)象，如框架效應(yīng)（FramingEffect）、合取謬誤（ConjunctionFallacy）以及違反預(yù)期效用理論的決策等。而這些現(xiàn)象在經(jīng)典概率理論中難以得到充分解釋（劉燊，2024a;Hemmoamp;Pitowsky，2007;Rédeiamp;Summers，2007;Tverskyamp;Kahneman，1981;Vasudevan，2018）。主要體現(xiàn)為框架效應(yīng)方面，經(jīng)典概率理論難以解釋為什幺相同的選項(xiàng)，由于描述方式的不同，會(huì)導(dǎo)致人們做出不同的選擇（Tverskyamp;Kahneman，1981）；而量子概率模型可以通過疊加態(tài)來表示個(gè)體在面對不同描述方式時(shí)的不確定性心理狀態(tài)，并且通過干涉效應(yīng)來解釋不同描述方式對于選擇概率的影響。合取謬誤方面，經(jīng)典概率理論難以解釋為什么人們更傾向于選擇看似更具體的事件，即使其概率低于更一般的事件。但對于經(jīng)典概論理論中的Linda問題，在量子概率理論看來，人們并非單純地犯邏輯錯(cuò)誤，而是其認(rèn)知狀態(tài)處于多個(gè)可能的解釋的疊加態(tài)，而這些解釋的干涉效應(yīng)導(dǎo)致了共存偏差的產(chǎn)生（劉燊，2024a）。違反預(yù)期效用理論的決策方面，經(jīng)典的Allais悖論（Karmarkar，1979）和Ellsberg悖論（Chowamp;Sarin，2001）違反了預(yù)期效用理論，但量子概率理論中的非線性特性能夠更好地捕捉到人們在面對風(fēng)險(xiǎn)和不確定性時(shí)的決策偏好。量子概率理論在認(rèn)知決策建模中的另一關(guān)鍵特性是處理多路徑干涉效應(yīng)，優(yōu)于經(jīng)典理論的線性簡化。它允許多種選擇共存并且相互干涉，為解釋決策中的不確定性和模糊性提供了新的視角（Chowamp;Sarin，2001;Karmarkar，1979）。在事件描述和計(jì)算上，量子概率理論能夠捕捉量子態(tài)關(guān)系，尤其是多路徑干涉現(xiàn)象，為認(rèn)知科學(xué)提供了新工具，展現(xiàn)出重要的應(yīng)用潛力，能夠詮釋傳統(tǒng)模型難以厘清的現(xiàn)象（劉燊，2024a;Yukalovamp;Sornette，2016）。2.2量子決策理論量子決策理論已經(jīng)應(yīng)用于金融、經(jīng)濟(jì)決策以及行為預(yù)測，神經(jīng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)證實(shí)其操作性（Long，2021），觀察到?jīng)Q策路徑的干涉與坍縮，顯示其在解釋復(fù)雜決策中的優(yōu)勢。同時(shí)，量子糾纏效應(yīng)也有助于闡釋復(fù)雜決策中的相互依賴。量子決策理論（QuantumDecisionTheory）通過引入量子力學(xué)中的疊加態(tài)和糾纏態(tài)，為復(fù)雜和不確定的決策過程提供了新的解釋框架。經(jīng)典決策理論基于線性推理過程，假設(shè)個(gè)體會(huì)根據(jù)信息的充分性選擇單一最優(yōu)選項(xiàng)，排除其他可能性（Pataki，1996）。然而，量子決策模型以疊加態(tài)允許多選擇并行，解釋個(gè)體在面對復(fù)雜、不確定信息時(shí)的猶豫和模糊選擇，揭示了決策多樣性，而非經(jīng)典理論中單一決策路徑的排他性（Yukalovamp;Sornette，2008）。心理學(xué)領(lǐng)域常見的“多屬性決策實(shí)驗(yàn)”顯示疊加態(tài)對于復(fù)雜決策的影響，通過操縱屬性值（如價(jià)格、性能、外觀）呈現(xiàn)方式（如同時(shí)呈現(xiàn)或者順序呈現(xiàn)）觀察選擇偏好變化。此外，量子決策理論引入糾纏概念，解釋決策依賴難題。譬如，量子力學(xué)的糾纏被類比為多個(gè)決策選項(xiàng)相互影響（Horodeckietal.，2009），即某一選擇的結(jié)果可能影響其他相關(guān)選擇的狀態(tài)。需要明確的是，量子糾纏效應(yīng)和量子干涉效應(yīng)是兩種性質(zhì)不同的現(xiàn)象，不能夠混為一談。量子糾纏關(guān)注多個(gè)選擇之間的相互依存性，而量子干涉則描述同一決策路徑中不同選擇如何相互干擾。換言之，在量子干涉效應(yīng)中，個(gè)體在考慮多種可能的決策路徑時(shí)，這些路徑之間的相互干擾會(huì)影響最終的選擇結(jié)果（Wangamp;Busemeyer，2016）。量子干涉效應(yīng)類似于雙縫實(shí)驗(yàn)中的干涉現(xiàn)象，不同路徑的干擾會(huì)導(dǎo)致不同的觀測結(jié)果。因此，在討論量子決策模型時(shí)，必須區(qū)分量子糾纏和量子干涉的不同作用。2.3量子認(rèn)知模型量子認(rèn)知模型（QuantumCognitionModel）結(jié)合量子力學(xué)與認(rèn)知科學(xué)，在處理概率的方式上與傳統(tǒng)的貝葉斯推理存在根本性差異。貝葉斯推理使用概率表示信念強(qiáng)度，并且隨新證據(jù)更新；而量子認(rèn)知模型則采用概率幅，不僅反映信念強(qiáng)度，還能夠描述認(rèn)知狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化和多種假設(shè)狀態(tài)間的相互干涉效應(yīng)，這一過程比貝葉斯推理更為復(fù)雜和動(dòng)態(tài)（劉燊，2024a；劉洋，殷杰，2022）。在認(rèn)知心理學(xué)中，“測量”被更準(zhǔn)確地表述為“外界信息輸入或者感知過程”，通過感知新信息改變信念狀態(tài)和推理過程。量子認(rèn)知模型的狀態(tài)更新通過概率幅變化反映動(dòng)態(tài)認(rèn)知，觀測結(jié)果由概率幅的模的平方?jīng)Q定，有助于解釋復(fù)雜認(rèn)知悖論和模糊性，為行為經(jīng)濟(jì)學(xué)和神經(jīng)科學(xué)提供新工具。其目標(biāo)并非證明認(rèn)知系統(tǒng)中存在量子效應(yīng)，而是利用量子力學(xué)中的數(shù)學(xué)工具（如量子概率論）解決傳統(tǒng)認(rèn)知模型難以解釋的復(fù)雜心理現(xiàn)象，擴(kuò)展認(rèn)知科學(xué)的理論解釋力，為復(fù)雜決策系統(tǒng)的開發(fā)提供理論支持（劉燊，汪瀾，2023a）。3量子認(rèn)知心理學(xué)的應(yīng)用盡管目前仍然處于理論探索和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的初期階段，但是量子認(rèn)知心理學(xué)創(chuàng)新性地引入了量子力學(xué)概念，探索了認(rèn)知和決策新模型，應(yīng)用于感知、注意、語言、記憶等領(lǐng)域，展現(xiàn)出其獨(dú)特的應(yīng)用潛力（劉燊，汪瀾，2023b）。量子認(rèn)知心理學(xué)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)應(yīng)當(dāng)著力解決傳統(tǒng)模型難以處理的不確定性、多任務(wù)處理和模糊感知問題，如模擬多重狀態(tài)疊加，觀察決策過程（Khrennikov，2016）。并且結(jié)合腦電圖和磁共振成像，進(jìn)一步驗(yàn)證狀態(tài)疊加和坍縮效應(yīng)（Busemeyeramp;Wang，2015），從而增強(qiáng)理論模型的可驗(yàn)證性，為認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和人工智能等領(lǐng)域的交叉研究提供重要支持。3.1感知覺與注意量子認(rèn)知心理學(xué)為感知覺和注意領(lǐng)域提供了新的理論框架。基于量子疊加態(tài)和坍縮機(jī)制，量子認(rèn)知模型將感知覺過程視為多重可能性的疊加，直至外界刺激或者內(nèi)部認(rèn)知加工導(dǎo)致這些可能性坍縮為具體感知體驗(yàn)，這一觀點(diǎn)有助于解釋復(fù)雜感知現(xiàn)象，如模糊性和多義性（Kyriazosamp;Poga，2024）。同時(shí)，量子認(rèn)知心理學(xué)引入量子系統(tǒng)中的資源分配概念，將注意資源視為可在不同任務(wù)或者認(rèn)知對象間疊加和分配的“量子態(tài)”，為理解注意分配提供了獨(dú)特視角，尤其是處理多任務(wù)或者復(fù)雜感知環(huán)境時(shí)（Carlottietal.，2016）。3.2語言與記憶量子認(rèn)知心理學(xué)在語言與記憶研究中引入量子疊加、測量和干涉效應(yīng)等概念，為重新審視這些認(rèn)知過程的基本機(jī)制提供了新視角。傳統(tǒng)理論在處理模糊性、創(chuàng)造性和歧義解析等現(xiàn)象時(shí)存在局限，而量子認(rèn)知模型能夠解釋詞語多重含義在特定語境下的坍縮效應(yīng)，以及記憶的動(dòng)態(tài)特性，包括記憶的多樣性、模糊性和回憶中的歧義，還有不同記憶間的相互干擾和沖突（Atkinsetal.，2011;Surovetal.，2021）。3.3決策量子決策模型通過引入量子概率和量子測量等概念，為傳統(tǒng)決策理論提供了新的解釋框架，能夠更好地解釋經(jīng)典概率模型難以捕捉的現(xiàn)象，如復(fù)雜、不確定情境下的選擇偏好（Khrennikov，2020）。然而，量子決策模型作為新興領(lǐng)域仍然處于初步探索階段，許多理論假設(shè)和模型有待進(jìn)一步實(shí)證驗(yàn)證和完善，如引入復(fù)雜的數(shù)學(xué)和物理概念導(dǎo)致解釋和推廣難度增加（Meghdadietal.，2022），以及處理大量數(shù)據(jù)的需求要求開發(fā)更有效的數(shù)據(jù)分析工具（辛瀟洋等，2018）。4量子認(rèn)知心理學(xué)面臨的爭議與挑戰(zhàn)4.1理論的爭議與挑戰(zhàn)量子認(rèn)知心理學(xué)的核心概念如量子疊加、糾纏、波函數(shù)等較為抽象且高度數(shù)學(xué)化，使得理論的具體操作化定義和實(shí)證驗(yàn)證面臨較大難度。當(dāng)前研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)之一在于如何將這些量子概念有效應(yīng)用于解釋和預(yù)測實(shí)際的認(rèn)知現(xiàn)象，以及如何將量子認(rèn)知心理學(xué)與傳統(tǒng)認(rèn)知模型結(jié)合，以增強(qiáng)其解釋力和預(yù)測力（劉燊，2024a）。同時(shí)，量子效應(yīng)在生物系統(tǒng)中的真實(shí)性仍受質(zhì)疑，其在高級認(rèn)知過程中的作用尚且需要進(jìn)一步證實(shí)（Salarietal.，2017）。此外，量子理論如何應(yīng)對心靈哲學(xué)中的“難問題”仍然缺乏深入的理論探討和實(shí)驗(yàn)支持，許多哲學(xué)家和科學(xué)家對此持懷疑態(tài)度。因此，未來研究需要更加細(xì)致地探討這些問題，并且提出相應(yīng)的解決方案（劉燊，汪瀾，2023a）。4.2實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的難度量子認(rèn)知心理學(xué)中的核心概念在認(rèn)知實(shí)驗(yàn)中的具體實(shí)現(xiàn)面臨挑戰(zhàn)，因?yàn)榱孔有?yīng)通常需要在高度受控的物理?xiàng)l件下觀測，而認(rèn)知心理學(xué)實(shí)驗(yàn)無法在如此極端條件下進(jìn)行。因此，量子效應(yīng)在認(rèn)知過程中的表現(xiàn)和檢測難度極高，需要?jiǎng)?chuàng)新的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和方法來捕捉量子效應(yīng)。同時(shí)，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證對實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、技術(shù)和設(shè)備要求極高，成本高昂并且難以推廣，而且量子效應(yīng)易被噪聲或者外部干擾掩蓋，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)需要非常精細(xì)（劉燊，2024a;Flemingetal.，2011;Jiangetal.，2020）。4.3跨學(xué)科整合的挑戰(zhàn)心理學(xué)與物理學(xué)在研究范式、思維模式、語言概念上存在顯著差異，心理學(xué)注重經(jīng)驗(yàn)主義，強(qiáng)調(diào)觀察、實(shí)驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)分析，關(guān)注復(fù)雜的交互作用和個(gè)體差異；而物理學(xué)則偏向理性主義，強(qiáng)調(diào)理論推導(dǎo)、數(shù)學(xué)建模和邏輯演繹。這種差異導(dǎo)致雙方缺乏對方領(lǐng)域知識，跨學(xué)科交流困難，整合難度陡增（劉燊，汪瀾，2023b）。量子認(rèn)知心理學(xué)要求將量子力學(xué)的理論與認(rèn)知心理學(xué)的經(jīng)典理論有效結(jié)合，這不僅需要理論創(chuàng)新，還需要數(shù)學(xué)模型和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的深度整合，當(dāng)前研究尚缺乏實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證理論的能力（劉燊，2024a）。5未來研究方向5.1深入探索量子力學(xué)領(lǐng)域相關(guān)效應(yīng)在人類高級認(rèn)知過程中的作用注重量子效應(yīng)在決策過程中的應(yīng)用與探索。在認(rèn)知過程中，量子疊加和干涉效應(yīng)能夠解釋多重選擇狀態(tài)如何影響決策，揭示信息相互干擾和協(xié)調(diào)的機(jī)制（Lietal.，2020）。未來研究可以探討這些量子效應(yīng)在復(fù)雜決策過程中的應(yīng)用，以及量子糾纏在跨模塊認(rèn)知任務(wù)中促進(jìn)信息高效整合的方式（劉燊，2024b）。同時(shí)，利用量子計(jì)算建模和優(yōu)化認(rèn)知系統(tǒng)的復(fù)雜性，揭示認(rèn)知模式中的非線性和復(fù)雜性（Pothosamp;Busemeyer，2022），并且探索量子計(jì)算在處理與分析大規(guī)模認(rèn)知數(shù)據(jù)中的作用。拓展量子認(rèn)知心理學(xué)模型的構(gòu)建與驗(yàn)證。未來研究應(yīng)當(dāng)致力于構(gòu)建和驗(yàn)證量子認(rèn)知心理學(xué)模型，結(jié)合量子力學(xué)的數(shù)學(xué)形式與認(rèn)知科學(xué)的實(shí)證發(fā)現(xiàn)。通過設(shè)計(jì)創(chuàng)新的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯τ谡J(rèn)知現(xiàn)象的解釋能力和適用性，推動(dòng)心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、物理學(xué)和計(jì)算科學(xué)等領(lǐng)域的跨學(xué)科合作，解決量子認(rèn)知心理學(xué)面臨的理論和實(shí)證挑戰(zhàn)。5.2推動(dòng)量子認(rèn)知心理學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)與人工智能深度整合結(jié)合量子認(rèn)知心理學(xué)模型與認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的理論知識，開發(fā)新的計(jì)算模型和理論框架，將量子信息技術(shù)與大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜活動(dòng)相結(jié)合。未來研究可以探討量子信息理論在解釋神經(jīng)元活動(dòng)復(fù)雜模式中的作用，以及如何利用量子認(rèn)知模型揭示大腦利用量子效應(yīng)進(jìn)行信息處理和認(rèn)知功能模擬的機(jī)制。同時(shí)，關(guān)注量子效應(yīng)在大腦功能中的實(shí)際作用，揭示大腦認(rèn)知功能和信息處理的新機(jī)制（Beeretal.，2020;Georgiev，2020）。利用量子計(jì)算開發(fā)優(yōu)化算法，以提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在認(rèn)知任務(wù)中的表現(xiàn)和效率，推動(dòng)人工智能技術(shù)的進(jìn)步。同時(shí)，推動(dòng)量子認(rèn)知心理學(xué)、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的合作，整合量子計(jì)