英国普利茅斯大学：量子计算机与脑机接口的“相生相克”

在英国普利茅斯大学的一个房间里，一名博士生正坐在电脑前，闭着眼睛，好像在冥想。在他的头上戴着一顶“黑色泳帽”，但实际上是一个脑电图阅读器（EEG），可以感知他头皮上的脑电信号。在他面前的显示器上，有一个线框地球仪的图像，上面有两个标记为“1”和“0”的点。在地球的中心，有一个在两点之间摆动的箭头。当学生将他的表情从一种放松变成一种睁大眼睛的激动表情时，箭头会抖动并移位。每隔几秒钟，他就会输入一个新的数字。

 

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尽管这项工作还处于早期阶段，可能看起来也比较简单，但它仍然吸引学生从事相关研究。当学生将他的大脑切换成平静——充满活力——恢复平静的模式时，大脑会产生α波和β波，然后可用于操纵模拟的量子比特（量子计算中的基本单位），这反映了量子物理学中使用能量的思想。

“如果你训练自己产生这两种波，那么你就可以向计算机发送某种摩尔斯密码。”普利茅斯大学的教授Eduardo Miranda（爱德华多·米兰达）说，“问题是，目前生成一位密码需要8秒钟，因为脑电图非常慢，我们需要进行大量的信息处理，而且这种分析并不那么准确，因此我们需要多次检查，看看最终的密码是否真的是这个人想要生成的。”

尽管这种试探性的步骤还有些不稳定，但还是可以通过脑机接口进入量子编程的世界。根据其创建者的说法，这是该团队构建量子大脑网络（缩写为QBraiN）的开始，它有潜力做很多值得兴奋的事情。

超过新技术各个部分的总和

如果你看过目前在科技领域最令人兴奋的热门技术汇总，你肯定会看到“脑机接口（BCI）”和“量子计算（QC）”这两个术语。

BCI是一种使用大脑信号控制计算机的奇特技术。日常生活中每个具有手动输入的设备在技术上实际都由大脑控制（通常需要利用手指或语音等作为中介），BCI可以将这些命令直接发送到外部世界，无需先从大脑输出到周围神经或肌肉。

 

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而量子计算代表了计算领域的下一件大事。量子计算在20世纪80年代首次提出，虽然现在才开始成为技术现实，但它是指一种全新的计算架构。它不仅比现有的经典计机强大得多，而且还可以完成将数百万台超级计算机连接在一起也不可能实现的事情。很多人都知道摩尔定律，而BCI和量子计算或许是摩尔定律终结后的答案。

BCI和量子计算机无疑是在历史上同时出现的前沿技术，但为什么要将它们结合在一起？这正是来自英国普利茅斯大学、西班牙瓦伦西亚大学和塞维利亚大学、德国Kipu Quantum和中国上海大学的研究人员联盟正在探索的事情。

 

技术专家们喜欢将有前景的概念或技术混合在一起，相信当它们联合起来时，所产生的效果将远大于它们各部分的总和。正如风险投资家Andrew Chen（安德鲁·陈）在他的《冷启动问题》（The Cold Start Problem）一书中所描述的那样：利用配备摄像头的智能手机的出现，加上社交媒体产生的强大网络效应，Instagram成为历史上增长最快的应用程序之一。

然而，将两种必备技术结合起来并不总是有效。苹果公司CEO Tim Cook（蒂姆·库克）曾经打趣说：“你可以融合烤面包机和冰箱，但要知道，这种东西可能不会让用户满意。”

那么，是什么让大脑控制的量子计算所产生的效果远大于二者的总和呢？在2022年初发表的一篇论文中，研究人员写道：“我们预见到湿件和硬件设备网络高度连接的发展，比如由脑机接口和人工智能介导处理经典和量子计算系统。这样的网络将涉及非常规计算系统和人机交互的新模式。”

案例丰富

量子脑网络若有效，将会立即带来变革，它将可以帮助BCI更好地工作。我们的大脑非常复杂，它们拥有1000亿个神经元，形成了巨大的神经网络，通过微小的电脉冲相互通信，具有数以亿计的连接。今天，科学能够记录大脑各部分的交流方式，如从最小的神经元与神经元之间的相互作用到神经元网络之间的更广泛的交流。

但这样做通常涉及高度专业化的技术，例如功能性磁共振成像（FMRI），这仅在顶级研究实验室中可用，而依赖脑电图这种BCI实验往往相对简单。比如，决定一个人是想蓝色还是红色，或者让无人机上下或左右移动，它们很难辨别细微差别。

 

 

 

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这种情况现在正在改变，Miranda解释说：“我们开始获得优质的硬件。越来越好的脑电图扫描设备即将问世。”

不过，更好的脑电波传感器只是其中的一部分。打个比方：想象一下，在足球场中央放置一个麦克风。麦克风非常精准且强大，它能够捕捉到体育场内成千上万的球迷发出的每一种声音，无论他们是大声欢呼还是安静地咀嚼热狗。然而，如果没有合适的音频过滤软件，我们也只能听到一种无形聚合的人群噪音。显然，这样的麦克风并不能帮助我们确定77A座位上的人在说什么。

我们需要的不仅仅是记录信息的能力，还需要对其进行快速解码并使其有用，这就是量子计算可以做的事情。利用其卓越的能力来更好地处理难以想象的巨量脑电脉冲，这些脉冲是理解表达意图和发生想法时所需要的信息源。

Miranda继续说：“BCI需要实时控制，我认为量子计算可以提供进行这种处理时所需的速度。现在我们无法弄清楚通过脑电图获得的所有这些混乱信息意味着什么，如果可以，我们就可以开始对信号进行分类，并标记下自己产生的某些行为特征。”

 

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也许没有必要努力发生这些行为。正如Azeem Azhar在他2021年出版的《Exponential》一书中所写，脑机接口能够在“神经活动形成思维之前就从我们的脑海中提取神经活动”。就像Spotify、Netflix和亚马逊使用的推荐系统一样，在我们做出决定之前，它就试图展示出我们想要消费的东西，BCI也会读取我们几乎无意识的思维模式，并从中推断出有用的信息。

 

类比控制智能家居或机器人，在正确的时候弹出正确的上下文信息，或者为神经控制的假肢提供更精细的运动。在Miranda多年来一直研究的宠物用例中，它还可以帮助患有闭锁综合症的人更好地与外界进行快速沟通。

量子元宇宙

Miranda说: “可以使用大脑与量子计算机本身进行交互，不仅仅是使用它来引导信息处理。未来，还有可能在具有精神力的量子机器中影响量子态，我还不能说能够让我们的大脑和量子计算机纠缠在一起，但我们将能够与量子态进行更直接的交流。”

这不是以笨拙的方式对量子计算机进行编程演示，而是简单地考虑所需的输出并让机器立即编写正确的代码。想象一下，它就像在类固醇叠加上进行进化计算（如在其中你陈述一个期望的输出，让机器找出它的创造性路径）。

 

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该项目的研究人员也对量子元宇宙的前景感到兴奋。人工智能研究人员长期以来一直在想象——大脑的湿件可以通过硬件和软件重建，实际上，这才是人工智能真正所追求的目标。至少从1990年开始，一些顶尖的物理学家和数学家就一直在争论：意识的本质实际上是否由量子构成。

例如，2011年由世界知名的牛津大学数学物理学家，诺贝尔奖获得者Roger Penrose（罗杰·彭罗斯）共同撰写的一篇论文认为：意识依赖于大脑神经元内微管集合中的生物协调的量子计算，这些量子计算与神经元活动相关并调节神经元活动，并且每个量子计算的连续薛定谔演化都根据量子态“客观还原”的特定Diósi-Penrose（DP）方案终止。

Miranda解释说：“很多哲学辩论中认为，大脑的功能就是一台量子计算机。人们梦想着，如果我们设法将大脑与量子计算机连接起来，那么我们就可能成为机器的延伸，或者机器会成为我们大脑的延伸。”但他个人“并不完全相信”大脑就是量子计算机的说法。

长途旅行中的第一步

就目前而言，脑机接口与量子计算的结合在很大程度上是遥不可及，它需要在多个领域取得进展：量子计算机的可用性（前面描述的演示是使用模拟量子计算机进行）、量子算法的有用性、大脑阅读技术的持续改进等等。

项目参与者、量子信息科学技术（QUTIS）研究组主任Enrique Solano（恩里克·索拉诺）教授说，下一步是“寻找离子阱量子计算机或一种基于自旋量子比特的计算机，它们在室温下工作，可以确保延迟和相干时间变得兼容。”

打开这个由大脑控制的量子计算的潘多拉盒子将很困难，我们谈论的是它实用化的途径，而不仅仅是一些有希望的演示，不可否认，最大的创新往往需要时间。

Solano说：“大脑是迄今为止我们在宇宙中所知道的最复杂的物体，从这个意义上说，如果想把它与一个原始界面连接起来，就必须实现一个简化的模型：它具有最少的生物和智能特征。”

量子计算可能是这个问题的解决方案，让我们期待量子脑网络时代的到来。

原文链接：

https://www.digitaltrends.com/computing/quantum-brain-network/

文：Luke Dormeh

编译：卉可

编辑：慕一
注：本文编译自“digitaltrends”，不代表量子前哨观点。