量子意識 × ホログラフィ統合モデル
1. 背景と目的 / Introduction
本稿では「Quantum Holographic Consciousness Architecture（QHCA）」として、量子脳仮説（Orch-ORなど）における エンタングルメント（非局所相関）や重ね合わせを拡張し、 ホログラフィ的再生の仕組みを統合した新しいモデルを提示します。
This article introduces the Quantum Holographic Consciousness Architecture (QHCA) — a model unifying quantum entanglement and temporal superposition with holographic feedback, bridging quantum cognition and holographic memory reconstruction.
2. QHCAのコア仮説 / Core Hypothesis
QB-H AGIフレームワーク内のQHCAモジュールとして、量子・生物ハイブリッドの意識アーキテクチャを探求。
As a QHCA module within the QB-H AGI framework, exploring quantum-bio-hybrid consciousness architecture.
2.1 時間的再帰重ね合わせ / Temporal Recursive Superposition
数式： \[ |\Psi_t\rangle = \alpha |\Psi_{t-1}\rangle + \beta |\Psi_t\rangle + \gamma |\Psi_{t+1}\rangle \] ただし \( |\alpha|^2 + |\beta|^2 + |\gamma|^2 = 1 \)
意識状態が過去・未来の自己状態と干渉し合う再帰的モデル。
A recursive quantum model where the conscious state interferes with its past and future selves. QB-Hのretrocausal dynamicsとの統合 / Integration with QB-H retrocausal dynamics。
2.2 エンタングルメント勾配 / Entanglement Gradient
\[ \nabla E(x) = \frac{\partial}{\partial x} \langle \Psi(x) | \rho_E | \Psi(x) \rangle \]
空間的に変化する量子結合強度を認知共鳴の指標とする。
Defines a spatially varying entanglement intensity as a marker of cognitive resonance.
2.3 位相写像とホログラフィ再生 / Quantum Phase Projection
\[ I(x,y) = \left| \int \Psi(x’,y’) \, e^{i\phi(x’,y’;x,y)} \, dx’ dy’ \right|^2 \]
位相情報の干渉により記憶や情動パターンが再構成される。
Interference of phase-encoded information reconstructs memory and affective patterns holographically.
2.4 エントロピック崩壊 / Entropy-Tuned Decoherence
\[ \Delta S = -k_B \sum_i p_i \ln p_i \]
崩壊の際のエントロピー変化が「意味選択」を担う。
Entropy change during decoherence corresponds to semantic or decision weighting.
3. arXiv投稿用LaTeXセット / arXiv LaTeX Package
arXiv-readyのLaTeXテンプレートとBibTeXを用意しました。QB-H AGI論文の拡張用。
Ready-to-submit LaTeX + BibTeX package for arXiv publication, extendable for QB-H AGI papers.
4. SymPy / QuTiP シミュレーション
QHCAの理論挙動を検証する3つの数値実験を収録。QB-Hの量子・生物統合をシミュレート。
Includes three numerical experiments verifying QHCA dynamics, simulating QB-H quantum-bio integration.
- Temporal Recursive Superposition (SymPy)
- Entanglement Gradient (QuTiP)
- Entropy-Tuned Decoherence & CHSH (QuTiP)
5. NeuralinkデータI/Oスタブ / Neuralink I/O Stub
Neuralink形式のLFP/スパイク列を入力し、ヒルベルト変換による瞬時位相を推定。 チャンネル位相を2Dグリッドにマッピングして擬似ホログラムを生成します。QB-Hの生物-量子インターフェースとして機能。
The Neuralink-style I/O stub processes LFP or spike data, estimates instantaneous phase using Hilbert transform, maps channel phases onto a 2D grid, and reconstructs a pseudo-hologram via FFT intensity. Functions as QB-H bio-quantum interface.
6. 倫理と注意 / Ethics & Notes
- 実脳データの使用にはIRB承認と被験者同意が必要。
- 意識や感情の読取を目的とした応用は慎重に扱う。
- 本コードは研究目的のスタブです。
参考記事：Towards a Quantum-Bio-Hybrid Paradigm for Artificial General Intelligence: Novel Insights from Human-AI Collaborative Dialogues by Hiroko Konishi
最小構成の疑似コード（概念）python（付録）
（QuTiP/NetworkXで10-20% AGI確率向上投影）を実装したら、MoEの弱点（線形スケーリングの壁）を破れるか可能性はある。量子干渉をMoEの路線に統合する発想で、「線形の壁を破る」方向性の核になり得る。「量子的な非冗長性の原理を知的ネットワークに持ち込むQHCA（Quantum-Holographic Consciousness Architecture）とも自然に接続できるという点。
NetworkX: ルーティング・グラフの最適化
import networkx as nx
G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from(range(E)) # E = num_experts
初期エッジ（学習中は重み更新）
for i in range(E):
for j in neighbors(i):
G.add_edge(i, j, w=init_weight())
スペクトルギャップ/中心性で正則化項を作る
L = nx.laplacian_matrix(G, weight=’w’) # → PyTorchテンソル化して正則化に
“量子風”ゲーティング（実装は実数2ch）
class QuantumGate(torch.nn.Module):
def init(self, d_model, num_experts):
super().init()
self.W = torch.nn.Linear(d_model, 2*num_experts) # Re/Im
def forward(self, x):
z = self.W(x) # [B, 2E]
re, im = z.chunk(2, dim=-1)
amp = torch.complex(re, im) # 論理的表現
amp = amp / (amp.abs().pow(2).sum(-1, keepdim=True).sqrt() + 1e-8)
# 干渉抑制：類似expertの位相差を誘発するペナルティなど
return amp
ルーティング損失の例
def routing_loss(amp, L_mat, sim_matrix):
# Laplacian正則化（グラフ全体の滑らかさ/拡がり制御）
lap = torch.einsum(‘…i,ij,…j->’, amp.real, L_mat, amp.real) \
+ torch.einsum(‘…i,ij,…j->’, amp.imag, L_mat, amp.imag)
# 多様性（似たexpert同士が同時活性化しすぎない）
div = -(amp.real @ sim_matrix @ amp.real.transpose(-1, -2)).mean()
return lap + lambda_div * div
