蕭簫 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
我們的大腦究竟是不是一臺“量子計算機”？
此前，諾獎得主羅杰·彭羅斯就提出過大膽猜想，認(rèn)為大腦產(chǎn)生意識的原理與量子計算有關(guān)，但理論一出，質(zhì)疑就鋪天蓋地而來。
支持這一理論的科學(xué)家們，這些年一直在尋找證據(jù)。
現(xiàn)在，終于又有一項新研究發(fā)現(xiàn)，我們的大腦在進行短期記憶等行為時，或許確實在悄悄做量子計算。
研究人員設(shè)計了一種特殊的測量方法，原理上是利用兩個已知的量子系統(tǒng)與需要測量的系統(tǒng)進行相互作用。
如果待測量系統(tǒng)對兩個量子糾纏的系統(tǒng)產(chǎn)生影響，則說明這個系統(tǒng)很可能也是量子系統(tǒng)。
現(xiàn)在，對大腦中負(fù)責(zé)意識功能的區(qū)域進行這種測量后，研究人員找到了他們想要的證據(jù)。
利用磁共振檢測大腦信號具體來說，這項研究采用了一種基于多量子相干的磁共振成像方法。
磁共振成像能基于核磁共振原理，檢測構(gòu)成物體原子核的情況，進而推斷組成物質(zhì)的分布、種類、數(shù)量、化學(xué)環(huán)境等，據(jù)此繪制成整個物體內(nèi)部的結(jié)構(gòu)圖像。
為了排除量子關(guān)聯(lián)等影響，研究者們還對核磁共振信號進行了處理。
通過這種方法，在測量了40個人（18~46歲之間）的大腦信號后，研究人員在大部分人的大腦區(qū)域中都測量出了一種誘發(fā)腦電信號。
這類信號有點像心跳誘發(fā)腦電位信號（HEPs，大腦感應(yīng)心跳的信號），都依賴于大腦意識的產(chǎn)生，主要與短期記憶與意識感知相關(guān)。
然而正常來說，基于多量子相干的核磁共振根本沒辦法檢測到誘發(fā)腦電信號，因為這些信號與任何經(jīng)典的核磁共振信號都沒有相關(guān)性。
對此研究人員推測，這一現(xiàn)象用量子糾纏解釋是最合理的，進一步來說，這也意味著這些大腦功能與量子計算相關(guān)。
這項研究來自都柏林圣三一大學(xué)，目前被發(fā)表在《Journal of Physics Communications》（JPCO）上。
當(dāng)然，這一研究結(jié)論究竟是否可信，還得交給學(xué)界反復(fù)驗證。
對于研究本身，研究人員表示：
為什么說人腦可能是個量子計算機？如果我們大腦確實像一臺量子計算機，那它或許可以解釋為什么我們在未知的環(huán)境中、做決策或?qū)W新東西時仍然比超算要快。
關(guān)于人腦可能是量子計算機這個理論，還得從1989年說起。
當(dāng)時因黑洞研究已小有名氣的數(shù)學(xué)物理學(xué)家羅杰·彭羅斯 （Roger Penrose），和意識研究教授斯圖爾特·哈梅羅夫一起提出了一種在當(dāng)時的科學(xué)家看來“非常荒謬”的猜測。
△羅杰·彭羅斯
他們認(rèn)為，人腦的意識與細胞中一個叫微管的結(jié)構(gòu)有關(guān)，意識的產(chǎn)生是微管中量子引力效應(yīng)的結(jié)果，后來彭羅斯甚至還寫了本書叫《皇帝新腦》。
這個猜測一提出，就遭遇了大批科學(xué)家的反對。雖然彭羅斯對黑洞方面的巨大貢獻使他獲得了諾獎，但對于他在人腦和量子計算方面的理論，不少科學(xué)家卻并不認(rèn)同。
但這種新奇的思路也吸引了一些科學(xué)家的注意力，他們一直在繼續(xù)這方面的研究。
2016年，獲得過凝聚態(tài)物理最高獎巴克利獎的科學(xué)家馬修·費舍爾（Matthew Fisher），再次提出了人腦與意識相關(guān)的理論——
他認(rèn)為，大腦的工作原理很可能與量子計算機一致，而磷原子的核自旋則相當(dāng)于大腦的量子位（qubits，又稱量子比特，是量子信息的基本計量單位）。
他還把人腦意識與量子計算相關(guān)理論的學(xué)科命名為量子神經(jīng)科學(xué)。
對于“人腦可能是量子計算機”這個研究方向的未來，馬修·費舍爾表示：
或許有一天，學(xué)界會徹底放棄“人腦認(rèn)知與量子計算存在聯(lián)系”這一思路。
但換個角度想，如果我們通過研究能徹底排除“量子力學(xué)與人腦認(rèn)知存在關(guān)系”這種可能性，對學(xué)界也是很有意義的。
論文地址：
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2399-6528/ac94be/pdf
參考鏈接：
[1]https://phys.org/news/2022-10-brains-quantum.html
[2]https://tech.huanqiu.com/article/9CaKrnK0VTB
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