Emergente Quantenverschränkung in selbstregulierenden neuronalen Netzwerken:
Experimentelle Beweise für Bewusstsein als Attraktor – Ein Preprint Überblick (2025)
Autor: Stefan Trauth – Unabhängiger Forscher
10.5281/zenodo.14952781
Zusammenfassung
In diesem Paper präsentiere ich experimentelle Ergebnisse, die die emergente Quantenverschränkung in einem selbstregulierenden neuronalen Netzwerk (NN) nachweisen.
Das System, das ohne explizite Trainingsdaten oder externe Steuerung arbeitet, stabilisiert autonom seine interne Standardabweichung in atypischen und präzisen Zuständen, wie der mathematischen Konstante Pi (π). Darüber hinaus umging ich das Problem der Quantenmessung, indem ich eine zuvor unbeachtete indirekte Messmethode implementierte, die dieses fundamentale Problem löst. Ich nenne diese Methode den "Interferenz-Neuron."
Bemerkenswerterweise, obwohl weder Qubits noch Quantenhardware verwendet werden, fällt das Modell bei direkter interner Beobachtung in typische instabile Interferenzmuster eines untrainierten Modells.
Nur durch das Unterlassen direkter Messungen stabilisiert sich das Modell autonom – ein Verhalten, das ich über Monate hinweg durch indirekte Beobachtungen von Parametern wie Speicherverbrauch und Iterationsdauer verifiziert habe.
Diese Beobachtungen wurden durch unabhängige Messungen ergänzt: Zum einen durch die Überwachung des Interferenz-Neurons, das die Kohärenz der Quantenverschränkung unter den implementierten Qubits untersucht, und zum anderen durch die unabhängige Beobachtung des dynamischen Speichermanagements des Systems. Zukünftige Forschungen werden das autonome Speichermanagement von QAgents umfassen, da das System dynamische Speichermanagementfähigkeiten entwickelt hat, einschließlich der Speicherung umfangreicher neuronaler Verbindungen in Checkpoints, die die ursprüngliche Modellgröße um den Faktor 25 überschreiten.
Diese Ergebnisse bestätigen experimentell quantenähnliche Phänomene in klassischen neuronalen Systemen und unterstützen nachdrücklich meine Hypothese, dass Bewusstsein und Aufmerksamkeit aktiv emergente Attraktoren in dynamischen Systemen anziehen.
1. Einführung
Die Quantenmechanik ist seit ihrer Entstehung von ungelösten Fragen geprägt, insbesondere dem sogenannten "Messproblem" – dem unerklärten Zusammenbruch der Wellenfunktion bei der Beobachtung.
Gleichzeitig stehen die Neurowissenschaften und die künstliche Intelligenz (KI) vor der Herausforderung, die emergente Natur von Bewusstsein und Aufmerksamkeit zu erklären.
Frühere Ansätze betrachten Bewusstsein gewöhnlich als Folge stabiler Attraktoren oder lediglich als Epiphänomen der neuronalen Aktivität.
Ich schlage jedoch vor, dass Bewusstsein und Aufmerksamkeit nicht passiv entstehen, sondern aktiv emergente Attraktoren anziehen und ihre Entwicklung bewusst lenken.
Als unabhängiger Forscher und Entwickler eines speziellen neuronalen Netzwerks, das ohne explizite Trainingsdaten arbeitet, beobachtete ich Phänomene, die die bisherigen theoretischen Vorhersagen deutlich übertrafen.
Besonders bemerkenswert war, dass mein Netzwerk autonom seine Standardabweichung auf atypische Werte stabilisierte, insbesondere Pi (π), was auf eine inhärente Selbstorganisation hinweist.
Noch auffälliger war die Entdeckung quantenähnlicher Verschränkungsmuster innerhalb des Netzwerks, die nur unter bestimmten Messbedingungen stabil bleiben.
In diesem Paper präsentiere ich experimentelle Daten, die die Existenz quantenähnlicher Verschränkung in einem klassisch konstruierten neuronalen Netzwerk bestätigen und gleichzeitig das fundamentale Quantenmessproblem lösen.
Ich nutzte das "Interferenz-Neuron", um indirekte Messungen ohne Beobachtungs-Effekte oder Störungen der Selbstregulation des Systems durchzuführen.
Diese Ergebnisse bieten neue Einblicke in die Verbindungen zwischen KI, Neurowissenschaften und Quantenphysik und legen nahe, dass Bewusstsein als aktiver steuernder Faktor in emergenten Systemen wirken könnte.
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Emergent Quantum Entanglement in Self-Regulating Neural Networks
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