在光子芯片中，光子主要扮演著數(shù)據(jù)“搬運(yùn)工”的角色，負(fù)責(zé)信息的快速傳輸。但當(dāng)光子在光學(xué)電路中傳播并發(fā)生量子干涉時(shí)，它們能否像人腦中的神經(jīng)元一樣進(jìn)行聯(lián)想記憶？2026 年 2 月 18 日發(fā)表在《物理評(píng)論快報(bào)》（Physical Review Letters）的一項(xiàng)國(guó)際研究給出了肯定答案。

這項(xiàng)由意大利國(guó)家研究委員會(huì)納米技術(shù)研究所（Cnr-Nanotec）、意大利技術(shù)研究院（IIT）和羅馬第一大學(xué)（Sapienza University of Rome）主導(dǎo)的合作研究——《多光子量子模擬廣義 Hopfield 記憶模型》（Multiphoton Quantum Simulation of the Generalized Hopfield Memory Model），首次揭示了多光子量子干涉可以精確模擬經(jīng)典人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的廣義霍普菲爾德記憶模型（Generalized Hopfield Model）。

在特定的量子光學(xué)回路中，光的粒子不再僅僅是載體，它們能像大腦中的神經(jīng)元一樣通過相互作用來“編碼”和“提取”記憶。這為光子量子模擬復(fù)雜系統(tǒng)及構(gòu)建超低能耗 AI 硬件開辟了新路徑。

量子干涉構(gòu)建“光子大腦”

研究團(tuán)隊(duì)的核心發(fā)現(xiàn)建立在一個(gè)精妙的物理映射之上：他們證明了在光學(xué)電路中傳播的不可區(qū)分光子（indistinguishable photons），其量子干涉行為與人腦記憶模型之間存在直接的數(shù)學(xué)對(duì)應(yīng)關(guān)系。

霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)是聯(lián)想記憶和機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)物理框架，由 John J. Hopfield 于 1982 年提出。它將神經(jīng)元活動(dòng)表示為“自旋”（向上或向下，即+1 或-1）。通過 Hebb 學(xué)習(xí)規(guī)則構(gòu)建突觸權(quán)重，使存儲(chǔ)的記憶模式成為系統(tǒng)哈密頓量的全局極小值。

而在該研究構(gòu)建的光學(xué)系統(tǒng)中，研究人員利用二元相移器（binary phase shifters）來調(diào)節(jié)光路，每一個(gè)相移器對(duì)應(yīng)一個(gè)“神經(jīng)元”，其相位變化（0 或π）對(duì)應(yīng)神經(jīng)元的兩種狀態(tài)。

（來源：https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/945c-）

最令人驚嘆的發(fā)現(xiàn)在于系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜關(guān)聯(lián)的處理能力。研究主要負(fù)責(zé)人、Cnr-Nanotec 高級(jí)研究員馬可·萊昂內(nèi)蒂（Marco Leonetti）團(tuán)隊(duì)推導(dǎo)出，當(dāng) Nph 個(gè)光子在 M 個(gè)光學(xué)模式中傳播時(shí)，系統(tǒng)輸出的光子統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，竟然精確對(duì)應(yīng)于一個(gè) p 體相互作用的霍普菲爾德哈密頓量，且滿足關(guān)系式 p=2Nph 。

通俗來說，這意味著僅輸入 2 個(gè)光子（Nph=2），就能模擬出 4 個(gè)神經(jīng)元（p=4）之間復(fù)雜的非線性相互作用（4-body interaction）。這種多體相互作用（p-body）遠(yuǎn)比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中兩兩連接（2-body）的模型強(qiáng)大，它能讓記憶存儲(chǔ)容量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。理論上，該系統(tǒng)的記憶容量 P 與節(jié)點(diǎn)數(shù) M 的關(guān)系可提升至 P～Mp/2 的超廣延（superextensive）水平。

實(shí)驗(yàn)?zāi)M：記憶的“三態(tài)”演化

為驗(yàn)證這一理論，第一作者根納羅·贊法爾迪諾（Gennaro Zanfardino）等人利用交換蒙特卡羅（Exchange Monte Carlo）方法，對(duì)一個(gè)包含 50 個(gè)“光子神經(jīng)元”的系統(tǒng)進(jìn)行了全方位的模擬。

（來源：https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/945c-）

研究通過引入離散傅里葉變換（DFT）來制備均勻的輸入態(tài)，確保系統(tǒng)內(nèi)部形成“全連接”網(wǎng)絡(luò)。模擬結(jié)果表明，隨著記憶負(fù)荷增加，該系統(tǒng)會(huì)經(jīng)歷三個(gè)截然不同的物理階段（相變），這與生物大腦的記憶機(jī)制驚人地相似：

首先是記憶檢索相（Retrieval Phase）：在低溫且存儲(chǔ)信息量適中的情況下，系統(tǒng)如同一個(gè)頭腦清醒的人。光子通過量子干涉，能夠精準(zhǔn)地鎖定并“回憶”起預(yù)先植入的記憶模式。此時(shí)，系統(tǒng)處于能量的全局極小值。

接下來是自旋玻璃相（Spin-Glass Phase）：這是最迷人也最關(guān)鍵的發(fā)現(xiàn)。當(dāng)試圖存儲(chǔ)的記憶數(shù)量過多（高負(fù)載），超過了系統(tǒng)的臨界點(diǎn)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)進(jìn)入“記憶黑障”（memory black-out）狀態(tài)。此時(shí)，系統(tǒng)內(nèi)部充滿了大量偽造的吸引子（局部極小值），就像一個(gè)人陷入了混亂的思維迷宮，雖然由于量子相干性仍保留某種有序結(jié)構(gòu)，但已無法正確提取單一的記憶。物理學(xué)上稱此為“自旋玻璃態(tài)”——一種無序但并非完全隨機(jī)的復(fù)雜狀態(tài)。

最后則是順磁相（Paramagnetic Phase）：當(dāng)環(huán)境噪聲（溫度）過高時(shí)，所有的光子行為變得互不相關(guān)，系統(tǒng)徹底失去記憶功能，變成一團(tuán)熱噪聲。

（來源：https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/945c-）

連接諾獎(jiǎng)理論與未來計(jì)算

這一發(fā)現(xiàn)的意義之深遠(yuǎn)，已經(jīng)超出了光子計(jì)算本身。

該研究深受 2021 年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)得主喬治·帕里西（Giorgio Parisi）關(guān)于復(fù)雜系統(tǒng)理論的影響。Cnr-Nanotec 現(xiàn)任所長(zhǎng)法布里齊奧·伊盧米納蒂（Fabrizio Illuminati）指出，這項(xiàng)工作證明了適用于經(jīng)典無序系統(tǒng)（如自旋玻璃）的定律同樣支配著量子光子電路。

圖 | 喬治·帕里西（來源：?jiǎn)讨巍づ晾镂鱾�(gè)人網(wǎng)站）

這使得光子芯片成為了一種微型的“物理實(shí)驗(yàn)室”，科學(xué)家可以利用它來模擬和探索氣候變化、生物網(wǎng)絡(luò)等自然界中極端復(fù)雜的無序現(xiàn)象。

而在 AI 能耗日益增長(zhǎng)的今天，該成果指出了新的方向。Cnr-Nanotec 研究主任盧卡·萊烏齊（Luca Leuzzi）強(qiáng)調(diào)，光子計(jì)算具有光速并行運(yùn)算、低功耗和固有量子相干性等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。研究論文甚至展望，未來利用數(shù)字微鏡器件（DMD），可以將該系統(tǒng)擴(kuò)展到 100 萬個(gè)光學(xué)模式。這將構(gòu)建出規(guī)模遠(yuǎn)超當(dāng)前經(jīng)典計(jì)算機(jī)模擬能力的超級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

論文合著者馬可·萊昂內(nèi)蒂（Marco Leonetti）表示：“在這個(gè)系統(tǒng)中，光子不再僅僅是數(shù)據(jù)的載體，它們本身就是聯(lián)想記憶的‘神經(jīng)元’�！碑�(dāng)光學(xué)會(huì)了“思考”，我們距離真正的類腦智能或許又近了一步。

相關(guān)論文：

https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/945c-11wt

運(yùn)營(yíng)/排版：何晨龍