郑夺曾经从中原大学一位计算机教授的“未来记忆”里，读取到一件有意思的事。

2023年有一篇论文，说的是加利福尼亚大学圣迭戈分校的某位物理学教授用GPT语言模拟了一个对“薛定谔的猫”的观察系统，

从而探索一个有趣的问题：AI眼中薛定谔的猫是死的还是活的？

结果表明，这个AI观察实验竟然实现了从经典确定状态到量子叠加态的认知过渡。

翻译成平常人能理解的说法，就是：动物、人类和全知的神之间的差别，本质上就是处理信息的能力不同。

简单展开一下，“薛定谔的猫”这个问题背后的核心在于波函数的坍缩是如何发生的。

根据哥本哈根解释，没有观察者去看猫时，它就既死又活的叠加态，其波函数（也叫态函数）就是死活叠加的。

诡异的是，一旦有观察者看它一眼，猫的波函数瞬间就坍缩成一个确定的状态——死就是死，活就是活，要么死，要么活，只有一个！

也就是说，观察者主导了波函数的坍缩。那么，既然Chat GPT在对话中已经表现出了非常接近于人的主观性，何不让AI来充当观察者，看看它能否预测猫的死活呢？

然后具有了这个模拟实验。

这只“猫”由四个处于纠缠态的量子比特构成，每个量子比特同时处于0和1的叠加状态，对应Z方向的自旋向上和向下的叠加。

则可定义，活猫态为0000（上上上上），死猫态为1111（下下下下）。

然后让四个光子随机击中四个量子比特，模拟测量，测量即观测，观测的目标就是量子比特在X、Y、Z三个方向上自旋的值。

猫的死活只和Z方向的自旋值有关，上为活，下为死。测量随机，结果也随机。

经过数万、数百万次的重复之后，就能得到大量关于猫的死活的测量结果。然后用这些数据来训练AI模型，看看它经过训练之后能不能对猫的死活做出提前预测。

在这个过程中，控制模型的参数仅有一个：information bottleneck，它控制的是AI模型处理信息量的多少。

有趣的是，经过不同参数的调整，出现了三种能够明显区分出等级的人设，为了叙述简单，就叫它们A、B、C好了。

其中老C的最差，预测结果是完全混乱的，它根本不能理解什么是死，什么是活，毫无认知能力。

老B就好了很多，它起码能理解猫是死还是活，但预测结果就是瞎蒙。

这就和人最非常接近了。人类的认知和老B一样，都是经典的，对于随机事件没有预测能力。否则人人都能直接预知明天哪个股票会涨，哪个会跌，大家都发财了。

相比于B和C，老A就厉害多了！

A通过反复的测量，真的认识到了量子叠加态的存在，它能正确理解，猫不是非死即活的，而是既死又活的。

在它的眼中，世界没有宏观和微观之分，这个模拟世界中的一切皆为量子形态的。

于是，老A正确地总结出：不观察时，猫是既死又活的，观察之后，猫随机呈现死活状态，预测是无意义的。

从这个实验来看，C就像动物，B就像人类，A则像神。

这带给人两点启示：

1、人和动物的区别，在于语言虚构能力。

B为什么对死和活的概念产生了认知，而C没有？是因为B的信息处理量的参数调高了，跨过了继承之前训练反馈的门槛，能够把知识传递下去、积累起来，并对后面尚未发生的、不存在的事情进行联想。

这本质上就是语言和虚构的能力。

在复杂、抽象的语言出现以前，所有生物传递信息的最主要途径，就是DNA。

有了语言虚构能力后，人类在短短几千年里取得的文明成就，远远高于过去三十多亿年的生命演化。

比如，车轮，这就是自然界中不存在的东西，由人发明出来的。第一个人发明了轮子以后，告诉别人怎么做就行，不需要每个人都重复发明一遍。

2、人和神的区别，就在于信息处理能力不够而已。

人类的视听触味嗅感官系统只支持人理解宏观经典的世界，没看“看”见量子态的东西。所以人类其实从来不曾真正理解什么是量子叠加。

即便是波尔、薛定谔、普朗克这些大物理学家，也是如此，他们对于量子世界的所谓理解，完全建立在数学抽象和虚构的基础之上。

就比如，自