一見すると、錯視、量子力学、ニューラルネットワークは全く無関係な話題に思えるかもしれない。しかし、私の新しい研究では、「量子トンネル効果」と呼ばれる現象を使用して、人間とほぼ同じように錯視を「見る」ことができるニューラルネットワークを設計した。
私のニューラルネットワークは、有名なネッカーの立方体やルビンの壺の錯視に対する人間の知覚をシミュレートすることに成功した。実際、コンピュータビジョンで使用されている一部のはるかに大規模な従来型ニューラルネットワークよりも優れた性能を示した。
この研究はまた、人工知能（AI）システムが真に人間の認知に近いものを実現できるかどうかという問いにも光を当てる可能性がある。
なぜ錯視なのか？
錯視は、実在するかどうかわからないものを私たちの脳に見せかける。錯視がどのように機能するかを完全には理解していないが、これを研究することで脳の働き方や、認知症や長期宇宙飛行といった場合に脳が機能を失う仕組みについて学ぶことができる。
AIを使用して人間の視覚を模倣し研究している研究者たちは、錯視が問題を引き起こすことを発見した。コンピュータビジョンシステムは芸術作品のような複雑な物体を認識できるのに、錯視を理解できないことが多い。（最新のモデルは少なくともいくつかの種類の錯視を認識できるように見えるが、これらの結果にはさらなる調査が必要である）。
私の研究は、量子物理学を用いてこの問題に取り組んでいる。
新しいニューラルネットワークはどのように機能するのか？
人間の脳が情報を処理する際、どのデータが有用で、どのデータがそうでないかを判断する。ニューラルネットワークは、多層の人工ニューロンを使用して脳の機能を模倣し、データを有用か有用でないかに分類して保存できるようにする。
ニューロンは隣接するニューロンからの信号によって活性化される。各ニューロンがオンになるためにレンガの壁を登らなければならないと想像してみよう。隣接するニューロンからの信号がそのニューロンをどんどん押し上げ、最終的に頂上を越えて反対側の活性化ポイントに到達する。
量子力学では、電子のような微小な物体が「量子トンネリング」と呼ばれる効果によって、一見不可能に思える障壁を通過することがある。私のニューラルネットワークでは、量子トンネリングによってニューロンが時々レンガの壁をまっすぐ通り抜けて活性化ポイントに飛び込み、「本来ならばできないはず」のタイミングでオンになることができる。
なぜ量子トンネル効果なのか？
20世紀初頭の量子トンネル効果の発見により、科学者たちは古典物理学では説明不可能に思えた放射性崩壊のような自然現象を説明することができるようになった。
21世紀において、科学者たちは同様の問題に直面している。既存の理論では、人間の知覚、行動、意思決定を説明するには不十分である。
研究によると、量子力学のツールが人間の行動や意思決定を説明するのに役立つ可能性があることが示されている。
一部の研究者は、量子効果が脳内で重要な役割を果たしていると示唆しているが、そうでない場合でも、量子力学の法則は人間の思考をモデル化するのに有用かもしれない。例えば、量子計算アルゴリズムは多くのタスクにおいて古典的アルゴリズムよりも効率的である。
これを念頭に置いて、ニューラルネットワークの動作に量子効果を導入するとどうなるかを調べてみたいと考えた。
では、量子トンネルネットワークはどのように機能するのか？
2つの解釈が可能な錯視（あいまいな立方体や花瓶と顔など）を見るとき、研究者たちは、脳が見るべき画像を決定するまで、私たちは一時的に両方の解釈を同時に保持していると考えている。
この状況は、シュレーディンガーの猫という量子力学的思考実験に似ている。この有名なシナリオでは、量子粒子の崩壊に生命が依存する箱の中の猫について説明している。量子力学によると、私たちが観察するまで粒子は同時に2つの異なる状態にあることができ、したがって猫も同時に生きていて死んでいる可能性がある。
私は量子トンネルニューラルネットワークをネッカーの立方体とルビンの壺の錯視を認識するように訓練した。錯視を入力として与えられると、2つの解釈のうちの1つを出力として生成した。
時間の経過とともに、選択する解釈が前後に振動した。従来のニューラルネットワークもこの挙動を示すが、私のネットワークは加えて、2つの確実な出力の間を行き来するあいまいな結果も生成した。これは、私たちの脳が1つの解釈に落ち着く前に両方の解釈を同時に保持できるのとよく似ている。
今後の展望は？
ディープフェイクやフェイクニュースの時代において、脳が錯視を処理し、現実のモデルを構築する仕組みを理解することがこれまで以上に重要になっている。
他の研究では、量子効果がソーシャルネットワークにおける社会的行動や意見の過激化を理解するのにも役立つ可能性を探っている。
長期的には、量子駆動型AIが最終的に意識を持つロボットの開発に貢献する可能性がある。しかし今のところ、私の研究は続いている。
