Схематичне зображення заплутаних фотонів. Фото University of Innsbruck |
Препрінт роботи доступний на сайті arXiv.org.
Вважається, що слова в пам'яті людини не зберігаються як окремі об'єкти. Натомість вони об'єднані в складну мережу, де вузли - це безпосередньо слова, а нитки - асоціативні зв'язки. Коли людину чує певне слово, в мережі запускається "асоціативний" процес, тобто на думку людині починають надходити слова, пов'язані з почутим.
На сьогодні існували дві основні теорії "асоціативного" процесу. Згідно першої, він розповсюджується по мережі як хвиля, поступово затухаючи. Це означає, що сила активації (величина, що характеризує асоціативний зв'язок між словами) залежить від своєрідної відстані між словами. Згідно іншої теорії, всі асоційовані слова "згадуються" одночасно.
Дослідники вважають, що обидва варіанти не зовсім вірні, і пропонують своє пояснення. Основною тезою нової теорії є нелокальність асоціативного зв'язку. Вчені порівнюють цей зв'язок з відомим феноменом - квантовою плутаниною. Вона є наявністю певного вірогідністного взаємозв'язку між характеристиками об'єктів (наприклад, спінами електронів) незалежно від відстані між ними (зрозуміло, ніякої фізичної квантової заплутаності в мозку не спостерігається, мова йде про математичному механізм теорії). За словами дослідників, коли людина чує певне слово, всі асоційовані з ним слова повинні розглядатися як система заплутаних квантових об'єктів.
Використовуючи свою теорію, дослідники провели деякі розрахунки сили активації. В результаті їм вдалося отримати значення більше, за оцінки, отримані в рамках першої теорії, і менше, ніж оцінки, отримані в рамках другої. За словами дослідників, це означає, що попередні теорії надмірно спрощують асоціативний зв'язок, недооцінюючи або переоцінюючи його силу.
В даний час дослідники проводять експерименти, які повинні довести вірність їх підходу. Власне науковці, проте, вважають, що практичне застосування нової теорії для складних систем слів, які зустрічаються в реальному житті, може бути досить проблематичним через громіздкість обчислень.