在英国普利茅斯大学的一个房间里，一名博士生坐在电脑前，闭着眼睛，似乎在冥想。他头上戴着一顶黑色的脑电帽，可以感应通过他头皮的电活动。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，就像一只单针的时钟，是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为一种睁大眼睛激动的表情时，箭头抽搐并移动。每隔几秒钟，他就会输入一个新数字。
现在，这项工作还处于早期阶段，但它仍然是令人着迷的东西。当学生改变他的大脑模式，从平静到充满活力，再回到平静时，他产生α波和β波，然后用这些波来操纵模拟的量子比特——量子计算的基本单位，反映量子物理的数学——仅仅使用思维的力量。
使用大脑代码旋转量子比特. {1,1}
普利茅斯大学的Eduardo Miranda 教授告诉 DigitalTrends，“如果你训练自己产生这两种波，那么你可以向计算机发送某种摩尔斯电码。问题是目前生成一个命令需要 8 秒，因为 EEG 非常慢。我们需要大量的处理来分析它，而且这种分析并不是那么准确，所以我们需要不断地检查很多次，以确定代码是否真的是人们想要生成的。”
欢迎通过脑机接口进入量子编程世界中进行探索。据它的创造者说，这是构建量子大脑网络(简称QBraiN)的开始。它有潜力做一些值得兴奋的事情。
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如果你看过目前在科技领域闪闪发光的最激动人心的技术列表，你几乎肯定会遇到脑机接口 (BCI)和量子计算机这两个术语。
University of Plymouth
BCI 是一种使用大脑信号控制计算机的方式的术语。虽然从技术上讲，每一个有人工输入的设备都是由大脑控制的——尽管通常是通过手指或声音这样的中介——但BCI可以将这些命令发送到外部世界，而不必先从大脑输出到周围的神经或肌肉。
与此同时，量子计算机代表了计算领域的下一件大事。量子计算在 1980 年代首次提出，尽管现在才开始成为技术现实，但量子计算是指一种全新的计算机架构方法。它不仅比现有的经典计算机强大得多，而且还可以实现即使将当今数百万台超级计算机链接在一起也无法实现的事情。如果你相信它们的支持者，它们可能就是我们所知的摩尔定律必然终结的答案。
然而，虽然脑机接口和量子计算机无疑是历史上同时出现的两种有前途的技术，但问题是为什么将它们结合在一起，来自英国普利茅斯大学、西班牙巴伦西亚大学和塞维利亚大学、德国Kipu quantum、中国上海大学的研究人员正在寻求这样的探索。
不过，将两种必须拥有的技术结合起来并不总是奏效。
技术人员最喜欢的就是把有前途的概念或技术组合在一起，因为他们相信，当这些概念或技术组合在一起时，它们所代表的将超过它们各自部分的总和。有时这种方法非常有效。正如风险投资家 Andrew Chen 在他的《冷启动问题》一书中所描述的那样，Instagram利用了装有摄像头的智能手机的出现，以及社交媒体同时产生的强大网络效应，成为历史上增长最快的应用之一。
然而，将两种技术结合起来并不总是奏效。苹果首席执行官蒂姆•库克曾打趣道:“你可以把烤面包机和冰箱结合在一起，但你知道，这些东西可能不会让用户满意。”
系统流程图
那么，是什么让大脑控制的量子计算成为有效的例子呢？在 2022 年初发表的一篇论文中，上述研究人员联盟写道：“我们预见到高度连接的湿件（wetware）和硬件设备网络的发展，处理经典和量子计算系统，由脑机接口和人工智能介导。这样的网络将涉及非传统的计算系统和新的人机交互模式。”
大量的用例
量子大脑网络最重要的应用——如果它起作用的话，将立即带来变革：应用它帮助BCIs更好地工作。我们的大脑非常复杂。它们拥有1000亿个神经元，形成了巨大的网络，具有数以亿计的连接，通过微小的电脉冲相互持续通信。今天，科学能够记录大脑各部分交流的方式，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更大的交流。
但这通常需要高度专业化的技术，如功能性磁共振成像(fMRI)，这只有在顶级研究实验室才能得到。依赖于迟钝的脑电图仪的脑机接口实验在它们能做的事情上往往比较简单：比如说，决定一个人是在想蓝色还是红色，或者让无人机上下或左右移动。
Glenn Asakawa/The Denver Post via Getty Images
Miranda解释说，这种情况现在正在改变。“越来越先进的脑电图扫描技术正在问世。”
不过，更好的脑电波感应硬件只是其中的一部分。打个比方，想象一下在足球场中央放置一个非常精确的麦克风。麦克风非常强大，它能够捕捉到体育场内成千上万球迷发出的每一个声音，无论他们是在大声欢呼还是在悄悄地吃东西。然而，如果没有正确的音频过滤软件，你将无法做更多的事情，除了倾听聚集在一起的、不成形的人群噪音。举例来说，这种麦克风本身并不能帮助你确定77A座上的人在说什么。
需要的不仅仅是记录这些信息的能力，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，它可以利用其卓越的能力，帮助更好地处理海量数据的脑电脉冲，当它们发生时，需要理解其意图和思想。
“BCI 需要实时控制，”Miranda 继续说道。“我认为量子计算可以提供我们进行这种处理所需的速度……[现在]我们无法弄清楚我们通过 EEG 获得的所有这些混乱信息意味着什么。如果可以，那么我们就可以开始对信号进行分类，并标记我们强迫自己产生的某些行为。”
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也许甚至没有必要努力产生这些行为。正如 Azeem Azhar 在他 2021 年出版的《指数》一书中所写，脑机接口的承诺是能够“在神经活动形成思维之前就从我们的大脑中提取神经活动”。就像 Spotify、Netflix 和 Amazon 采用的推荐系统一样，在我们自己做出决定之前，它试图向我们展示我们想要消费的东西，BCI 也会读取我们几乎没有意识的思维模式并从中推断出有用的信息.
这可能是控制智能家居或机器人，在正确的时刻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。在米兰达多年来一直在研究的宠物用例中，它可以帮助患有闭锁综合症的人更好地与外界快速沟通。
参考
An approach to interfacing the brain with quantum computers: practical steps and caveats
https://www.digitaltrends.com/computing/quantum-brain-network/
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