《量子隧穿认知神经网络在军民车辆识别与情感分析中的应用》最新论文

既往研究表明，将量子隧穿（QT）概率模型融入神经网络可有效捕捉人类感知的关键细微特征，尤其在模糊目标识别与情感分析领域。本文采用新型QT神经网络模型，基于专有军事术语库评估其在定制化CIFAR格式军民车辆图像分类及情感分析中的效能。我们认为QT模型可增强战场场景（特别是人控无人机作战环境）中的多模态AI应用，赋予人工智能类人推理特质。

在人工智能（AI）演进格局中，量子认知理论（QCT）[1-4]为理解人类感知与机器辅助决策[5-8]提供新框架。区别于经典模型，QCT运用叠加态、纠缠态及干涉等原理阐释人类推理行为，涵盖思维冲突、情境依赖选择及经典概率偏差[3,4]。研究[2,3]提出量子振荡器（量子物理学基础概念[9]）可作为系统，证明QCT描述人类感知的能力超越现有经典模型（如马尔可夫模型[3]）。后续工作[10]通过将量子隧穿（QT）物理现象整合至振荡器模型拓展该路径。QT方法采用电子穿越势垒的概率机制，已被证实可合理解释人类心理状态[11-14]及大脑功能的神经机制[15-18]。

图1. QT通过将人类对光学幻象的双稳态感知与认知偏差模型融入神经网络增强机器学习
量子化能级与人类心理状态（头部轮廓线条示意）相契合，能级跃迁实现精细化军民车辆区分。

经典力学中受限于有限区域（如势垒）的粒子可具任意能量，而量子力学中其能级呈量子化[9]。数学上该特性源于薛定谔方程，其解亦构成QT效应基础[9]。哲学层面将量子化能级诠释为人类心理状态（如图1中人头轮廓线条象征离散能级——心理状态），研究证实两个及以上能级间的周期性振荡为视错觉感知[6]提供合理模型。能级框架还揭示社会群体[14]与个体[19]表现出的系列关联心理效应与认知偏差。该框架既可表征离散的计算机比特行为（"0"态代表完全确信车辆为军用，"1"态代表民用），亦可呈现量子比特态0⟩与 1⟩的叠加态——即以特定概率区分军民车辆。基于此发现，QCT驱动的AI系统被认为能更好应对不确定性与模糊性，特别适用于无人机操控等高风险场景[8,20]。研究已开发出将QT效应作为神经激活函数的前馈神经网络，并展示其复现人类感知的能力[6,8]。同时提出量化QT模型类人行为的数学框架[8]。本文认为QT模型通过增强实时自适应决策能力，有望提升军事AI应用效能。通过专用测试数据集验证：融合经典概率模型、记忆机制与QT技术的贝叶斯/循环神经网络[21]，在军民目标区分（见图1示意）及语音指令解析中展现精度提升，从而推动多模态量子启发式AI发展，并有望通过提升高压复杂环境决策精度最小化平民伤亡。