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PNAS重磅:為什么能心電感應?中國科學家用“量子糾纏”揭開了協作大腦的隱藏連接!

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基本信息

Title:Quantum-inspired entanglement between collaborating brains during human memory encoding

發表時間:2026.3.11

發表期刊:PNAS

影響因子:9.1

獲取原文:

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研究背景

當你和同伴完美地合奏一首樂曲,或者在雙打比賽中默契配合時,你們的大腦似乎建立了一種無形的“心靈感應”。在社會互動中,協作大腦之間的信息處理對齊程度被認為是協同記憶編碼的核心。然而,這種跨越個體、沒有物理介質直接相連的腦間耦合機制,一直以來都是神經科學領域的未解之謎。


過去,研究者們通常使用腦電相位同步指標(如相位鎖定值或加權相位滯后指數)來衡量兩個大腦的同頻程度。但這帶來了一個致命的痛點:傳統的同步模型往往無法區分“真正的社交連接”和“虛假的外部同步”。想象一下,兩個互不相識的人在不同房間看同一部電影,他們的大腦也會因為處理相同的視覺和聽覺刺激而表現出高度的神經同步。這種僅僅由外部刺激驅動的“偽默契”,極大限制了我們對真實人際互動的理解。

為了破解這一難題,2026年3月11日,首師大、中科院心理所、北航、中國科大的研究團隊在PNAS上重磅發文,引入了一個大膽的跨界概念:將量子糾纏的啟發性框架應用于腦科學,精準捕捉兩個協作大腦之間真正的連接動態,揭開人類協作記憶編碼的神經面紗。


Fig. 1. Quantum cognitive framework for modeling interbrain entanglement during memory encoding.


研究核心總結

一、破局之法:量子啟發的腦間糾纏模型 (QAEM)

為了克服傳統同步指標的局限,研究團隊基于雙腦腦電圖(EEG)超掃描技術,開發了“量子對齊-未對齊糾纏模型”(QAEM)。該模型不局限于單一的相位對齊,而是將兩個交互的大腦視為一個雙量子比特的糾纏系統。在這個系統中,研究者定義了兩種核心狀態:“對齊狀態”代表協作編碼時兩個大腦之間的高度一致性與信息共享,而“未對齊狀態”則反映了腦間一致性的降低與分歧。


Fig. 2. Collaborative encoding engages greater cognitive control and supports familiarity-based retrieval.

二、核心發現:協作編碼顯著提升大腦“對齊”概率

實驗對比了受試者在“協作記憶”(需要協調反應時間)和“獨立記憶”兩種條件下的腦電活動。結果顯示,與獨立狀態相比,協作大腦在處理信息時投入了更多的認知控制資源(表現為更強的前額葉激活)。更重要的是,在QAEM模型下,協作編碼引發了明顯更高的“對齊狀態”概率,同時“未對齊狀態”的概率顯著降低。在行為結果上,這種高度對齊的協作編碼,獨特地促進了基于“熟悉度”的記憶提取表現。


Fig. 3. Comparisons of interbrain phase synchrony (PLV) and phase-lag connectivity (WPLI) between collaborative and independent encoding.

三、傳統指標的失效與局限

該研究的一個重要亮點是揭示了傳統指標的盲區。數據顯示,傳統的相位鎖定值(PLV)在協作和獨立兩種條件下的總體驗證中并沒有顯著差異。不僅如此,加權相位滯后指數(WPLI)在獨立編碼時反而比協作時更高,這主要是因為受試者在獨立編碼時受到相同視覺刺激的驅動,產生了穩定的偽同步。這進一步證明,傳統的同步指標極易混淆外部刺激帶來的同步與真實的人際耦合。


Fig. 4. Comparisons of interbrain aligned and misaligned quantum states between collaborative and independent encoding.

四、機制解釋:同理心可動態重塑腦間糾纏

這種腦間糾纏是固定不變的生理特征,還是可以靈活改變的社交狀態?研究團隊通過第二項實驗(引入同理心增強訓練)給出了答案。結果表明,經過同理心訓練后,協作與獨立狀態之間的腦間糾纏差異被縮小,“對齊狀態”的概率向獨立基線回歸,記憶提取表現也隨之正常化。此外,引發腦間差異的皮層區域從視覺處理區轉移到了與社會情感處理相關的腦區。這說明,腦間協調機制高度依賴于當下的社交情境和同理心投入,而非死板的個人特質。


Fig. 5. Individual-difference predictors of interbrain aligned-state (AS) dynamics across task phases Each row corresponds to one task phase


研究意義

該研究突破了以往僅靠行為學模擬量子認知的局限,首次利用真實的神經生理數據建立了評估腦間動態交互的量子啟發模型。這不僅為理解社會互動如何塑造人類記憶提供了全新的理論框架,也為未來研究復雜的人際協作與腦機接口提供了強有力的工具。


Fig. 6. Empathy training reshapes interbrain entanglement dynamics and behavioral outcomes during cooperative encoding.


Abstract

The extent to which two brains align during information processing is thought to be central to collaborative memory encoding; however, the neural mechanisms that support such interpersonal alignment remain elusive. Traditional interbrain synchrony models based on phase-alignment metrics fail to distinguish true interbrain connectivity from spurious synchrony driven by shared stimulus processing. Here, we introduce a quantum-inspired framework to capture the connectivity between two collaborating brains. Using dual-brain Electroencephalogram (EEG) hyperscanning, we quantified interbrain coupling during collaborative (Colla)-memory and independent (Indep)-memory encoding in two experiments, including 70 dyads (N = 140) in Experiment 1 and 41 dyads (N = 82) in Experiment 2, which incorporated an empathy-enhancement training procedure. Treating Indep as a baseline state, we found that Colla without training deviated from this baseline by showing a higher probability of “aligned” states and a lower probability of “misaligned” states. Following empathy enhancement, Colla state probabilities returned toward the Indep baseline, accompanied by parallel normalization in memory retrieval performance and a shift in the cortical distribution of Colla-Indep differences toward regions implicated in socioemotional processing. Together, the Quantum Aligned-Misaligned Entanglement Model demonstrates that interbrain connectivity dynamics during memory encoding are context sensitive, dynamically evolving with cooperative engagement, and can be reshaped by empathic interaction in ways that systematically relate to subsequent retrieval performance. These findings suggest that quantum-inspired entanglement can be applied to modeling interbrain neural connectivity, offering a framework for understanding collaborative memory encoding.


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分享人:飯鴿兒

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