[論文レビュー] Arising information regularities in an observer

Vladimir S. Lerner|arXiv (Cornell University)|Jul 1, 2013

Neural Networks and Applications参考文献 47被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、確率的観測を通じて観測者に情報が出現するためのフレームワークを提案する。情報は量子的微過程（キュービット）とマルコフ過程としてモデル化され、yes-no確率系列におけるエントロピー低減が自己組織的情報構造を生じさせることを示す。因果性、論理、知能が三重符号化されたマクロユニットによって符号化され、知能は受理された三重項の最大数によって定量化される。

ABSTRACT

The approach defines information process from probabilistic observation, emerging microprocess,qubit, encoding bits, evolving macroprocess, and extends to Observer information self-organization, cognition, intelligence and understanding communicating information. Studying information originating in quantum process focuses not on particle physics but on natural interactive impulse modeling Bit composing information observer. Information emerges from Kolmogorov probabilities field when sequences of 1-0 probabilities link Markov probabilities modeling arising observer. These objective yes-no probabilities virtually cuts observing entropy hidden in cutting correlation decreasing Markov process entropy and increasing entropy of cutting impulse running minimax principle. Merging impulse curves and rotates yes-no conjugated entropies in microprocess. The entropies entangle within impulse time interval ending with beginning space. The opposite curvature lowers potential energy converting entropy to memorized bit. The memorized information binds reversible microprocess with irreversible information macroprocess. Multiple interacting Bits self-organize information process encoding causality, logic and complexity. Trajectory of observation process carries probabilistic and certain wave function self-building structural macrounits. Macrounits logically self-organize information networks encoding in triplet code. Multiple IN enclose observer information cognition and intelligence. Observer cognition assembles attracting common units in resonances forming IN hierarchy accepting only units recognizing IN node. Maximal number of accepted triplets measures the observer information intelligence. Intelligent observer recognizes and encodes digital images in message transmission enables understanding the message meaning. Cognitive logic self-controls encoding the intelligence in double helix code.

研究の動機と目的

• 確率的観測と微過程ダイナミクスを通じて、観測者において情報がどのように自己組織化するかをモデル化すること。
• 基本的なyes-no確率系列から認知と知能がどのように出現するかを説明すること。
• エントロピー操作を介して可逆的微過程から不可逆的マクロ過程へと至る過程を形式化すること。
• 観測者の知能を受理された情報三重項の最大数として定量化すること。
• 論理的構造と因果性がエントロピー最小化、ミニマックス原理に従う情報プロセスからどのように生じるかを示すこと。

提案手法

• コルモゴロフ確率場からの情報出現を、1-0確率の系列を用いてモデル化する。
• エントロピー低減と観測系における情報カットを模擬するためにマルコフ過程を適用する。
• インパルス時間間隔内で回転し、もつれ合う共役yes-noエントロピーを用いる。
• カット過程におけるエントロピー減少と走行インパルスにおけるエントロピー増加のバランスを取るためにミニマックス原理を導入する。
• マクロユニットを、情報符号化を行う確率的かつ確定的な波動関数自己構築構造的単位として定義する。
• 三重符号化を用いて論理的自己組織的情報ネットワークを形成し、階層的IN（情報ノード）を構成する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 確率的観測系列が観測者においてどのように自己組織的情報を生じさせるか。
• RQ2 エントロピー低減が可逆的微過程と不可逆的マクロ過程の出現に果たす役割は何か。
• RQ3 情報符号化と構造的三重項の受容を通じて、観測者の知能はどのように定量化されるか。
• RQ4 共役エントロピーとインパルス曲線が情報記憶と論理的構造形成にどのように寄与するか。
• RQ5 ミニマックス原理が観測プロセスにおけるエントロピー減少と情報増加のバランスをどのように支配するか。

主な発見

• yes-no確率系列からエントロピーカットプロセスを通じて情報が生じる。これにより相関が低減され、走行インパルスのエントロピーが増加する。
• 観測者の情報プロセスは、インパルス曲線と共役エントロピーの統合によって生じ、空間で閉じたループを形成する。
• 逆曲率に起因するポテンシャルエネルギーの低減により、記憶されたビットが生じる。これにより可逆的微過程と不可逆的マクロ過程が結合される。
• 複数の相互作用するビットは、因果性、論理、複雑性を符号化する論理的マクロユニットへと自己組織化する。
• 認知的論理は二重らせんコードを通じて符号化を制御し、メッセージ理解と画像認識を可能にする。
• 観測者の知能は、共振するINノードの階層を形成する受理された情報三重項の最大数によって測定される。