Миф о квантовом мозге развенчали — но нашли кое-что страннее
Физики нашли способ воспроизводить некоторые свойства квантовых систем без квантовых частиц, запутанности и долгоживущей квантовой когерентности. В обычных сетях множества связанных осцилляторов возникают коллективные состояния, которые подчиняются той же математике, что описывает суперпозицию и отдельные операции с кубитами. Такой механизм предлагает неожиданную альтернативу попыткам искать полноценные квантовые процессы в мозге и других живых системах.
Квантовая биология давно пытается выяснить, способны ли организмы сохранять хрупкие квантовые состояния достаточно долго, чтобы использовать их для работы клеток, органов чувств или мозга. Главная проблема проста: тепло, движение молекул и взаимодействие с окружающей средой очень быстро разрушают когерентность, переводя систему в обычное классическое состояние. Убедительных свидетельств того, что мозг поддерживает долгоживущую квантовую когерентность и использует ее для мышления или сознания, до сих пор нет.
Похожая история уже произошла с фотосинтезом. В 2007 году спектроскопические эксперименты обнаружили долгоживущие колебания в светособирающем белковом комплексе бактерии, которые сначала связали с квантовой когерентностью. Возникло предположение, что возбуждение может одновременно исследовать несколько путей передачи энергии и за счет интерференции быстрее находить путь к реакционному центру.
Последующие эксперименты заметно охладили интерес к такому объяснению. В работе 2017 года исследователи показали, что электронная когерентность в изученном комплексе при комнатной температуре затухает примерно за 60 фс, а долгие колебания в спектрах лучше объясняются движением молекулярных связей. Авторы не нашли признаков долгоживущей электронной когерентности, которая могла бы непосредственно управлять переносом энергии при фотосинтезе. Споры о роли более сложных электронно-колебательных эффектов продолжаются, поэтому полностью исключать квантовую физику из биологии тоже нельзя.
Физик Грегори Скоулз предложил искать связь с квантовой механикой в другом месте. В 2024 году Скоулз показал, что большая классическая сеть связанных осцилляторов может сформировать устойчивое коллективное состояние, которое математически ведет себя подобно кубиту. Сами элементы сети при этом остаются полностью классическими, никакой настоящей квантовой суперпозиции внутри них не возникает.
Механизм строится на синхронизации. Если множество взаимодействующих элементов соединить определенным образом, сеть приходит к устойчивому общему режиму, а состояние всей конструкции можно представить в гильбертовом пространстве, том же математическом языке, которым физики описывают квантовые состояния. Два коллективных режима такой сети играют роль условных нуля и единицы, а их комбинация напоминает суперпозицию кубита.
Сходство оказалось глубже простой математической аналогии. В 2025 году Скоулз и Грациано Амати построили классические сети, для которых существует прямое соответствие состояниям системы из произвольного числа кубитов. Авторы также описали операции, напоминающие квантовые логические вентили. Квантового компьютера из такой схемы не получается: классическая сеть лишь воспроизводит часть структуры квантовой математики, а необходимые для имитации ресурсы быстро растут вместе со сложностью задачи.
Работы 2026 года расширили модель еще дальше. Итан Дики и Сабре Кайс показали в препринте, как при помощи взвешенных графов создавать гораздо более широкий набор квантоподобных состояний с произвольными комплексными амплитудами. Работа пока не дает оснований говорить о реальной квантовой природе биологических сетей, но показывает, насколько далеко классическая система способна зайти в имитации математической структуры квантового объекта.
Для мозга такая идея особенно интересна из-за огромного числа связанных элементов и постоянно возникающих колебаний. Компьютерное исследование 2025 года показало, что рекуррентные нейронные сети из осциллирующих узлов быстрее обучались, лучше переносили шум и использовали меньше параметров, чем сравниваемые неосциллирующие модели. Авторы связывали преимущество с интерференцией обычных волн: фаза колебаний дает сети дополнительный способ кодировать временные отношения между событиями. Результат получен на вычислительной модели и сам по себе не доказывает, что настоящий мозг использует тот же принцип.
Главная граница проходит между физикой и математикой. Классическая сеть может описываться формулами, очень похожими на квантовые, но от этого ее элементы не становятся квантовыми и не приобретают настоящую запутанность. Однако подобные системы показывают, что сложному живому организму, возможно, не требуется сохранять крайне хрупкие квантовые состояния, чтобы получить некоторые вычислительные свойства, которые обычно связывают с квантовой механикой. Странность может скрываться не в квантовом мозге, а в том, насколько квантовой способна выглядеть математика совершенно классической системы.