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,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《物理評論快報(bào)》(Physical Review Letters)的一項(xiàng)國際研究給出了肯定答案。
這項(xiàng)由意大利國家研究委員會納米技術(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,每一個相移器對應(yīng)一個“神經(jīng)元”,其相位變化(0 或π)對應(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 高級研究員馬可·萊昂內(nèi)蒂(Marco Leonetti)團(tuán)隊(duì)推導(dǎo)出,當(dāng) Nph 個光子在 M 個光學(xué)模式中傳播時,系統(tǒng)輸出的光子統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),竟然精確對應(yīng)于一個 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 個光子(Nph=2),就能模擬出 4 個神經(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,它能讓記憶存儲容量呈指數(shù)級增長。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,對一個包含 50 個“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)會經(jīng)歷三個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):在低溫且存儲信息量適中的情況下,系統(tǒng)如同一個頭腦清醒的人。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,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)試圖存儲的記憶數(shù)量過多(高負(fù)載),超過了系統(tǒng)的臨界點(diǎn)時,系統(tǒng)會進(jìn)入“記憶黑障”(memory black-out)狀態(tài)。此時,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,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:喬治·帕里西個人網(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。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)會了“思考”,我們距離真正的類腦智能或許又近了一步。

