- 量子コンピューターに関するムーアの法則。
- 量子コンピューターのためのプログラミング言語の出現;
- 量子コンピューターは人間の直感、意志、意識の仕事に似ています-問題を解決し、最適な答えを選択するためのすべての可能なオプションのほぼ瞬時の列挙。
- 量子状態の複製を禁止することは、私たちの意識を複製することが不可能であることと似ています。
- 人間の脳と同じように、量子AIは古典的なAIを補完するものであり、そのさまざまな構造が単一のメカニズムとして機能します。
- 従来のAIは1つの問題のみを解決することを学習し、活動の狭いセグメントでのみ人間よりも効率的に機能します。たとえば、トレーニング済みのAIモデルはチェスには適していますが、他には何もできません。Quantum AIは、さまざまなタイプの問題を解決するアプローチを複製し、新しい問題を学習するプロセスを加速する必要があります。
仮に...
人の恒久的な「私」は存在しません。個人の「私」は、人と世界との相互作用に応じて生じ、彼が外の世界とより効果的に働くために必要です。異なる州では、異なる「私」が発生します。夢の中で-ある「私」、実際には-別の「私」。
したがって、意識を別のキャリアに移すという根本的に解決できない問題はありません。
無意識のうちに、脳の最も自動化された要素が人の中で働き、重要な器官の働きを制御します。意思決定と選択を行う必要が生じるとすぐに、彼らは特定の「私」-意識の出現について話します。選択は人間の脳の要素によって行われます。明らかに量子AIのアナログです。確かに、意識的な選択の存在は必ずしも自己認識の出現を意味するわけではありません-特定の「私」。 「私」の出現のためには、記憶との積極的な相互作用が必要です-その記憶は、他の方法で視覚化、聴覚、または仮想化（表現）でき、人間の経験によって蓄積されます。さらに、たとえば夢の中で、または実際にアクセスが行われる経験の内容のさまざまなブロックは、人の異なる「私」を生み出します。時には、さまざまな状態の経験の一部が互いに浸透し、したがって、個人の1つの「私」が別の「私」のもう1つと統合され、お互いを豊かにします。
意識の転移は、明らかに、神経インターフェイスを人間の脳に統合する傾向が現れるにつれて実行されるでしょう。最初に、これは人間の能力を高め、次に意識を自律的または単一のネットワーク-量子インターネット-のいずれかに別の媒体に転送することに関連します。埋め込まれた要素の力が増大し、その構成に量子AIが現れると、2番目の意識と「I」が人間の意識に現れます。たとえば、人間の意識が問題を迅速に解決できない危機的な状況など、特定の瞬間に活性化されます。次に、2つのタイプの意識の融合と、相互に豊かな記憶を持つ1つの「I」の出現が必要です。これにより、1つまたは別の経験を選択できます。将来的には蓄積された経験と自己意識の継続性（または「覚醒後の回復」）を失うことなく、あるタイプの意識をオフにし（たとえば、人体が死んだとき）、別のタイプのキャリアで自己識別を完了することができます。
AIの急速な発展と、ムーアの法則に従ってすでに技術が開発されている量子コンピューターの出現は、コンピューターにおける意識の出現の問題を提起します。長い間、AIの十分な開発と複雑化の後に、コンピュータの自己認識（自分の行動と自分で意思決定を行う能力を認識するという意味で）が発生する可能性があると考えられていました。ただし、すべての脳機能を古典的なAIに変換できるわけではありません。ニューラルネットワークは1つのスキルを学習できますが、その経験を他の活動領域に変換することができないようです。さらに、多数のソリューション（列挙を含む）に関連する問題では、最適なソリューションを見つけるまでの時間が非常に長く、これは私たちの脳と同等の効率ではありません。そう古典的なコンピュータはおそらく複雑な「デバイス」の一部にすぎない必然的に、量子原理で機能する部分が含まれます。人間の脳が発達するにつれ、人間と他の動物を区別してきたその進化の質的な飛躍は、おそらく量子原理に基づいた研究である大脳皮質のその部分の出現と関連していると考えられます。
現代のAIテクノロジーは、地球上の生命の進化とほぼ同じ経路をたどりました。最初に、化学ネットワークが出現し、次により高速なもの-ニューラルネットワークが、単一の機能を実行しています。 1つの生物の生活の中で学習を毎回繰り返すのではなく、世代から世代へと「ベストプラクティス」を伝えるために、重要な情報が遺伝子シーケンスで記録されました。進化のある時点で、人間の脳に量子並列が現れたときに量子跳躍が起こりました。これにより、各スキルを逐次学習するのではなく、進化の観点から最適なソリューションを分析、一般化、およびほぼ瞬時に見つけることが可能になりました。
私たちは意識を、選択をし、決定を下す脳の特定の「より高い」機能と呼びます。意識は、精神活動、予測とモデリング、状況の評価と分析、想像力と選択に直接関連しています。これは脳の複雑な多次元の仕事であり、すべての可能なオプションの列挙と分析に関連しています。簡単な例を考えてみましょう-ある人がケーキを食べたがっています...ある時点で、人の体は砂糖が不足し始め、彼は脳に信号を送ります-考えが生じます：「私はケーキが欲しい」。実際、意識は本来の必要性を解釈しました：「砂糖が必要です」。なぜこのプロセスはこの必要性を認識する段階を経るのですか？脳の意識的な部分を迂回して、冷蔵庫に人を送り、そこからケーキを手に入れることは可能でしょう…。それはまるで人がケーキを食べるか食べないかの最終決定をする権利を与えられているかのようです。同時に、状況をシミュレートし、起こり得る結果を予測し、その重要性を決定し、ニーズをランク付けし、現在の適時性を判断することなどが可能になります。それについて考え、決定を下します。
生物の体の重要なプロセス（心拍、呼吸、消化など）については、意識は原則として意思決定プロセスに統合されていません。情報は脳の意識のある部分には送信されません。これらのプロセスは、進化のプロセスですでに定義（自動化）されており、意識的な介入は必要ありません。したがって、進化がまだ機能の最適な方法を解明していない場合、意識が必要である（そしてそれは意思決定のための情報チェーンに組み込まれている）と想定できます。
私たちの脳では、2つのコンポーネントを区別できます。これは、既存のコンピューターの2つのタイプ（古典的コンピューターと量子コンピューター）に類似しています。
人間の脳のどの部分が量子現象に基づいているかを理解するために、最初に古典的なものを示します。明らかに、このリストの最初のものは-知覚器官からの信号を処理する責任がある脳の部分：パターン認識のためのAIの類似物です。外界からの信号は入力に送られ、出力は「画像」、つまり脳の他の部分と一緒に働くオブジェクトの画像です。一部の信号は、無意識のコンピューターの自動要素によって処理されます。脳の古代部分全体-生物の生命活動を保証するプロセスに関連する領域-は、数千年の進化によって蓄積された、無意識の領域である古典的なコンピューターです。
他のものは、進化の観点から、脳の最新の部分を通過します。これは、私たちの意識の仕事に関連しており、量子コンピューターに類似しているようです。意識は、新しいスキルを最初に学習するプロセスでのみ意思決定を行うための情報チェーンに組み込まれています。スキルの種類にもよりますが、最初の数百回です。これが私たちが意識的に運転することを学ぶ方法です。しかし、「自動化する」スキルを習得した後、この機能を完全に無意識に移します。トレーニング後、意識的な意思決定と制御機能は完全に自動化され、無意識のレベルに移動します。新しいスキルが形成されます。同時に、意思決定の速度は何倍も速くなります-スキルトレーニングが多いほど、反応速度が速くなります。トレーニングの例としては、言語や絵画の学習、自転車や車を運転して、ダンスや武道を教えています。すでに形成されたスキルで新しい情報が表示されると、意識機能が再びアクティブになり、ニューラルネットワークを再トレーニングしてから、再び外に出ます。訓練や意識的な活動（例えば、見知らぬ場所への旅行）中の時間の知覚は長くなるのが特徴ですが、逆に日常業務では主観的な時間は短くなります。逆に、日常業務では主観的な時間が短縮されます。逆に、日常業務では主観的な時間が短縮されます。
（E.Schrödingerは、彼の作品の学習プロセスにおける意識の出現について書いてい
ます）私たちの脳の古典的なニューラルネットワークは1つのスキルしか学習せず、他のニューラルネットワークの動作にはまったく影響しません。量子コンピューターは、値を並べ替えるのに優れています。私たちの脳の量子ネットワークにより、すべての可能なオプションを瞬時に列挙できるため、思考プロセスを最適化し、問題を解決するための最良のオプションを選択できます。私たちの脳は、最初に仮想的な画像セット（未来のモデル）を作成し、それらに対して量子列挙を実行します。検索自体は量子並列の現象により実行され、ほとんど瞬時に発生します。
トレーニング中、注意は1つのタスクに集中し、注意が集中するほど、このトレーニングの結果は向上します。原則として、注意を払う人はより良い結果を達成します。やる気のレベルも注意（集中）のメカニズムを通じて学習の速度に影響を与えます。
ニューラルネットワーク自体をトレーニングするプロセスは、個々のニューロンの最適なパラメーターを選択して、着信信号に対する最適な応答を取得することです。
どのように、そして最も重要なのは、なぜ意識が学習プロセスに関連付けられているのですか-脳の量子コンピューター？明らかに、ブルートフォースの問題にうまく対処することで、彼はより良い未来の状況をシミュレートし、外界からのフィードバックを待たずに、現実の世界で発生する可能性のあるすべての起こり得る状況を通過します。トレーニング時間が大幅に短縮され、生物の生存率が向上します。そう自然選択は意識的な活動を選択します。
人間の意識の量子的性質についてはまだ多くの疑問があります。特に、人間の脳にどのような物質的媒体が量子意識をもたらすのでしょうか？これは今後の研究課題です。
意識の量子的性質またはその反駁の仮説の最良の証明は、量子コンピューターに基づくAIの作成です。
CM。意識のニューロンE.N. ソコロフ