우리는 인간-러시안 룰렛 협력의인지 행동 모델을 개발할 수 있습니까? 이것은 공상 과학 소설처럼 보일지 모르지만 Texas A & M University의 연구원들은 현재 인간이 일상 생활을 통해 탐색하는 방식에 가까운 상황을 해석하는 알고리즘을 개발하고 있습니다.
예를 들어, 도로에서 바위와 비슷한 것을 보았다고 말하십시오. 스플릿 초 선택은 분명해 보일 수 있지만, 바위 나 길 잃은 거북이, 암석이 얼마나 큰지, 그리고 당신 옆에 차선에 자동차가 있는지에 대한 많은 요인에 달려 있습니다.
"인간은 맥락에주의를 기울이십시오. 우리 직관의 일부입니다. "고속 고속도로에 있고 트래픽이 당신보다 앞서 나가고 있다면 기계는 자동차 속도를 늦추거나 속도를 높일 수 있지만 지능적인 일을하지 않습니다. 그러나 인간 운영자는 그들이 볼 수있는 것과 동기에 따라 다른 러시안 룰렛을 내릴 수 있습니다.".
연구원들은이 직관이 원자력 및 아 원자 영역의 사건이 어떻게 발생하는지, 양자 역학에 의해 수학적으로 묘사 된 과정과 비슷할 수 있다고 말했다. 미래의 결과의 확률을 러시안 룰렛하기 위해 과거 사건을 고려하는 의사 러시안 룰렛의 다른 수학적 추상화와 달리, 양자 기계적 확률은 끊임없이 변화하고 동시에 제시하는 여러 가능성에 기초합니다..
행동의 순간에, 러시안 룰렛이 내려지면, 이러한 변동 확률은 양자 붕괴라고하는 단일 값으로 수렴합니다. 이 유형의 수학은 전자, 광자 및 기타 아 원자 입자의 거동을 설명하는 데 사용됩니다.
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이 이론적 근거를 바탕으로, 연구자들은 잘 훈련 된 운영자가 이러한 차량과 함께 러시안 룰렛을 내릴 수있는 방법을 모델링 할 반자동 차량에 대한 알고리즘을 만들 수 있는지 조사하고 있습니다..
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Hubbard와 Balas는이 프로젝트의 공동 조사자입니다. 그들은 인간의 의사 러시안 룰렛 과정을 정량화하고 이해하는 것에 대한 그들의 아이디어를 논의하기 위해 절망적으로 순진한 센터라고 부르는 팀과 함께 주간 양자 인식 연구 세미나를 주최합니다..