跨学科视角下的认知模型与决策理论创新
摘要量子认知心理学通过引入量子力学中的叠加、干涉和纠缠等核心概念，重新审视传统认知科学的基本机制，尤其在决策、感知觉、语言和记忆等领域展现出独特的应用潜力。量子决策模型利用量子概率与量子测量过程，能够解释人类在面对复杂、不确定情境下的选择偏好，弥补了经典决策理论的局限。此外，量子认知模型在处理多重选择、模糊性和信息干扰等认知现象中提供了新的视角。尽管如此，量子认知心理学在理论深化与实验验证层面仍然面临诸多挑战，特别是如何将量子力学的抽象理念与具体的认知实验巧妙融合。随着量子计算、神经科学以及人工智能领域的飞速发展，量子认知心理学有望为认知研究与技术革新开辟更多路径，进一步推动跨学科的深度融合与协同发展。
关键词量子认知；量子认知心理学；跨学科视角；认知模型；量子决策理论
1引言
传统认知心理学在解释人类思维和决策等高级认知过程时，常常面临经典概率和逻辑模型的局限性。这些模型难以充分揭示诸如认知悖论、选择盲点等复杂现象，尤其是在处理不确定性或者多重选择的情境中显得乏力（Newen，2017）。近年来，量子力学领域的叠加、纠缠和测不准原理为理解认知过程的复杂性和不确定性提供了灵活而强大的支持，从而为克服这些瓶颈提供了新的理论工具（刘燊，2024a）。例如，量子概率理论可以处理多种可能性和状态叠加，能够更好地解释人类决策中的不确定性和模糊性（Klein，2020）；量子纠缠原理则揭示了不同认知过程之间的相互依赖性，对于描述跨领域的认知行为具有重要意义（Khrennikovetal.，2018）。在此背景下，量子认知（QuantumCognition）作为一门新兴的跨学科领域逐渐受到关注。它借助量子力学的数学工具，致力于建立新的认知模型，以解释传统认知科学难以描述的心理现象，尤其是在决策、意识和心智领域（刘燊，2024a）。2009年，《数学心理学杂志》（JournalofMathematicalPsychology）发布的“QuantumCognition”特刊标志着这一领域的正式兴起，展现出其在心理学研究中的创新意义。
随着量子计算与信息科学的发展，量子理论在心理学中的应用潜力进一步扩大。与此同时，现代实验技术和计算工具的进步为量子认知心理学的研究提供了坚实支持。量子认知心理学（QuantumCognitivePsychology）利用量子概率理论和量子态描述，旨在解释和模拟人类认知中的不确定性和复杂性，并且解决传统心理学模型难以应对的现象，如决策中的悖论和非线性关联等，是当代心理学发展的新分支之一（刘燊等，2025）。
需要强调的是，尽管量子认知心理学引入了量子力学的概念，但其核心在于借用量子概率理论（QuantumProbabilityTheory）以及相关数学工具来解释人类认知中的不确定性，而非直接探讨量子物理学现象在认知系统中的实际表现。另外，尽管与量子计算有一定关联，但量子认知心理学的重点在于认知建模，而非量子计算技术在大脑或者人工智能系统中的应用。量子认知心理学的跨学科特性为心理学、物理学和计算机科学的交叉研究提供了广阔的机会，推动了新的研究方法和技术的发展。尤其是，量子认知模型可以通过模拟认知过程中的不确定性来提升机器学习算法的性能，使得人工智能系统在复杂决策情境中表现更优（Pothosamp;Busemeyer，2022）。
为此，本文将全面探讨量子认知心理学的理论基础和应用，展示该领域的整体发展状况，并且深入分析当前研究面临的挑战与争议。此外，本文希望推动学科间的合作，为人工智能和决策支持系统的未来应用提供新的启示。
2量子认知心理学的理论基础
量子认知心理学是物理学科的量子力学与心理学科的认知心理学交融的产物，不仅引入了量子力学的基本概念，同时也从认知心理学中汲取了经典理论，从而发展出一系列独特的理论和模型。
2.1量子概率理论
在1932年出版的《量子力学的数学基础》（MathematicalFoundationsofQuantumMechanics）一书中，约翰·冯·诺依曼（JohnvonNeumann）首次提出了量子概率理论。而经典概率理论在1933年才由安德雷·柯尔莫哥洛夫（AndreyKolmogorov）系统提出（Rédeiamp;Summers，2007）。这意味着，量子概率理论与经典概率理论是独立发展的。
相较于经典概率理论，量子概率理论在认知建模中展现出更强的解释力。它强调事件发生的概率由量子态的概率幅的模的平方决定，能够综合考虑系统状态、测量方式、时间以及不确定性原理，尤其擅长捕捉模糊或者不确定信息下的复杂认知现象，如框架效应（FramingEffect）、合取谬误（Conjunct