論文の概要: Quantum Abduction: A New Paradigm for Reasoning under Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16958v1
• Date: Sun, 21 Sep 2025 07:41:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.055394
• Title: Quantum Abduction: A New Paradigm for Reasoning under Uncertainty
• Title（参考訳）: 量子アブダクション:不確実性下での推論のための新しいパラダイム
• Authors: Remo Pareschi,
• Abstract要約: 本稿では、重ね合わせの仮説をモデル化し、構成的または破壊的に干渉できるパラダイムである量子アブダクションを紹介する。 ケーススタディは歴史的謎、文学的な実演、医学的診断、科学的理論の変化に及んでいる。
• 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: Abductive reasoning - the search for plausible explanations - has long been central to human inquiry, from forensics to medicine and scientific discovery. Yet formal approaches in AI have largely reduced abduction to eliminative search: hypotheses are treated as mutually exclusive, evaluated against consistency constraints or probability updates, and pruned until a single "best" explanation remains. This reductionist framing overlooks the way human reasoners sustain multiple explanatory lines in suspension, navigate contradictions, and generate novel syntheses. This paper introduces quantum abduction, a non-classical paradigm that models hypotheses in superposition, allows them to interfere constructively or destructively, and collapses only when coherence with evidence is reached. Grounded in quantum cognition and implemented with modern NLP embeddings and generative AI, the framework supports dynamic synthesis rather than premature elimination. Case studies span historical mysteries (Ludwig II of Bavaria, the "Monster of Florence"), literary demonstrations ("Murder on the Orient Express"), medical diagnosis, and scientific theory change. Across these domains, quantum abduction proves more faithful to the constructive and multifaceted nature of human reasoning, while offering a pathway toward expressive and transparent AI reasoning systems.
• Abstract（参考訳）: 帰納的推論は、長い間、法医学から医学、科学的発見まで、人間の探究の中心だった。 仮説は相互排他的として扱われ、一貫性の制約や確率の更新に対して評価され、単一の"ベスト"の説明が残るまで実行されます。 このフレーミングは、人間の推論者がサスペンションにおいて複数の説明線を維持する方法を見落とし、矛盾をナビゲートし、新しい合成を生成する。 本稿では、重ね合わせの仮説をモデル化し、それらが構成的または破壊的に干渉し、証拠とのコヒーレンスに達すると崩壊する、古典的でないパラダイムである量子アブダクションを紹介する。 量子認識に基礎を置き、現代のNLP埋め込みと生成AIで実装されたこのフレームワークは、未熟な除去ではなく、動的合成をサポートする。 ケーススタディは歴史的ミステリー(バイエルン王ルートヴィヒ2世、「フィレンツェのモンスター」)、文学的なデモンストレーション("Murder on the Orient Express")、医学的診断、科学的理論の変化に及んでいる。 これらの領域全体では、量子推論は人間の推論の構築的で多面的な性質に忠実であり、表現的かつ透明なAI推論システムへの経路を提供する。

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