論文の概要: Quantum propensities in the brain cortex and free will
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06572v1
- Date: Wed, 14 Jul 2021 09:24:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-22 07:40:02.379099
- Title: Quantum propensities in the brain cortex and free will
- Title(参考訳): 大脳皮質における量子状態と自由意志
- Authors: Danko D. Georgiev
- Abstract要約: 脳皮質ネットワークによって表される自由意志の量を測定する尺度を導出する。
オルタナティブな物理結果に対する量子の正則性における遺伝バイアスは、様々な量の自由意志を与える。
自由意志は生存価値を持ち、自然選択によって最適化される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Capacity of conscious agents to perform genuine choices among future
alternatives is a prerequisite for moral responsibility. Determinism that
pervades classical physics, however, forbids free will, undermines the
foundations of ethics, and precludes meaningful quantification of personal
biases. To resolve that impasse, we utilize the characteristic indeterminism of
quantum physics and derive a quantitative measure for the amount of free will
manifested by the brain cortical network. The interaction between the central
nervous system and the surrounding environment is shown to perform a quantum
measurement upon the neural constituents, which actualize a single measurement
outcome selected from the resulting quantum probability distribution. Inherent
biases in the quantum propensities for alternative physical outcomes provide
varying amounts of free will, which can be quantified with the expected
information gain from learning the actual course of action chosen by the
nervous system. For example, neuronal electric spikes evoke deterministic
synaptic vesicle release in the synapses of sensory or somatomotor pathways,
with no free will manifested. In cortical synapses, however, vesicle release is
triggered indeterministically with probability of 0.35 per spike. This grants
the brain cortex, with its over 100 trillion synapses, an amount of free will
exceeding 96 terabytes per second. Although reliable deterministic transmission
of sensory or somatomotor information ensures robust adaptation of animals to
their physical environment, unpredictability of behavioral responses initiated
by decisions made by the brain cortex is evolutionary advantageous for avoiding
predators. Thus, free will may have a survival value and could be optimized
through natural selection.
- Abstract(参考訳): 将来の選択肢の中で真の選択を行う意識的なエージェントの能力は、道徳的責任の前提条件である。
しかし、古典物理学を広める決定論は自由意志を禁じ、倫理の基礎を弱め、個人バイアスの有意義な定量化を妨げている。
そこで,我々は量子物理学の特徴的不確定性を用いて,脳皮質ネットワークによって表される自由意志の量についての定量的尺度を導出する。
中枢神経系と周辺環境との相互作用は、結果として得られる量子確率分布から選択された単一の測定結果を実現する神経成分の量子測定を行うように示される。
オルタナティブな物理的結果に対する量子の正当性には様々な自由意志があり、神経系によって選択された実際の行動の過程から得られる期待情報と定量化することができる。
例えば、神経電気スパイクは、感覚または体細胞運動経路のシナプスにおいて決定論的シナプス小胞放出を誘発し、自由意志は現れない。
しかし、皮質シナプスでは、小胞の放出は非決定論的に1スパイクあたり 0.35 の確率で引き起こされる。
これにより、100兆回を超えるシナプスを持つ脳皮質は、秒間96テラバイトを超える自由度を持つ。
感覚情報や体力情報の信頼できる決定論的伝達は、動物の身体環境への堅牢な適応を保証するが、大脳皮質による決定によって引き起こされる行動応答の予測不可能は、捕食者を避けるために進化的に有利である。
したがって、自由意志は生存価値を持ち、自然選択によって最適化される。
関連論文リスト
- Derivation of a Schrödinger Equation for Single Neurons Through Stochastic Neural Dynamics [0.0]
ニューロン膜の電気ノイズ(ブラウン運動)は、創発的な「シュル」オーディンガー方程式を引き起こす。
この結果は、脳機能の基礎となるメカニズムに関する新たな洞察を与える可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T07:25:57Z) - Confidence Regulation Neurons in Language Models [91.90337752432075]
本研究では,大規模言語モデルが次世代の予測において不確実性を表現・規制するメカニズムについて検討する。
エントロピーニューロンは異常に高い重量ノルムを特徴とし、最終層正規化(LayerNorm)スケールに影響を与え、ロジットを効果的にスケールダウンさせる。
ここで初めて説明するトークン周波数ニューロンは、各トークンのログをそのログ周波数に比例して増加または抑制することで、出力分布をユニグラム分布から遠ざかる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T01:31:03Z) - Coin-Flipping In The Brain: Statistical Learning with Neuronal Assemblies [9.757971977909683]
脳の計算モデルNEMOにおける統計的学習の出現について検討する。
アセンブリ間の接続が統計を記録し、環境騒音を利用して確率的選択をすることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-11T20:51:50Z) - Hysteresis and Self-Oscillations in an Artificial Memristive Quantum Neuron [79.16635054977068]
本研究では, 量子メムリスタを含む人工ニューロン回路について, 緩和と脱落の存在下で検討した。
この物理原理は、量子デバイスの電流電圧特性のヒステリシス的挙動を可能にすることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-01T16:47:23Z) - Causal potency of consciousness in the physical world [0.0]
古典物理学の枠組みの中で意識の関数的理論を構築しようとする試みは、因果的に無力な意識経験をもたらす。
因果的に強力な意識経験と整合したマインドブレイン理論が、現代の量子物理学によって提供されることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T13:55:33Z) - A Quantum-Classical Model of Brain Dynamics [62.997667081978825]
混合ワイル記号は、脳の過程を顕微鏡レベルで記述するために用いられる。
プロセスに関与する電磁場とフォノンモードは古典的または半古典的に扱われる。
ゼロ点量子効果は、各フィールドモードの温度を制御することで数値シミュレーションに組み込むことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-17T15:16:21Z) - Parametrized constant-depth quantum neuron [56.51261027148046]
本稿では,カーネルマシンをベースとした量子ニューロン構築フレームワークを提案する。
ここでは、指数的に大きい空間にテンソル積特徴写像を適用するニューロンについて述べる。
パラメトリゼーションにより、提案されたニューロンは、既存のニューロンが適合できない基礎となるパターンを最適に適合させることができることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-25T04:57:41Z) - A free energy principle for generic quantum systems [0.0]
本稿では、一般的な量子系を観察者と見なす方法を示し、選択の自由度を基準として、意味論を観察結果に割り当てることのできるエージェントとなる。
生体系は計算資源として量子コヒーレンスを用い, 暗黙的に通信資源として利用することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-30T23:34:04Z) - Deterministic Neural Networks with Appropriate Inductive Biases Capture
Epistemic and Aleatoric Uncertainty [91.01037972035635]
変化を最小限に抑えた1つのソフトマックスニューラルネットがディープアンサンブルの不確実性予測を破ることが示される。
適切な誘導バイアスで、最大で訓練されたソフトマックスニューラルネットは、特徴空間密度を通じて確実な不確実性を確実に捉えていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-23T09:44:09Z) - And/or trade-off in artificial neurons: impact on adversarial robustness [91.3755431537592]
ネットワークに十分な数のOR様ニューロンが存在すると、分類の脆さと敵の攻撃に対する脆弱性が増加する。
そこで我々は,AND様ニューロンを定義し,ネットワーク内での割合を増大させる対策を提案する。
MNISTデータセットによる実験結果から,本手法はさらなる探索の方向として有望であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-15T08:19:05Z) - Emergent Quantumness in Neural Networks [0.0]
隠れ変数の化学ポテンシャルによって決定される「プランク定数」でSchr"odinger方程式を導出する。
また,機械学習や基礎物理学,進化生物学における研究結果の意義についても考察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-09T14:32:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。