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最精密的量子探测器,就藏在你的眼睛里?
2025-04-15 11:53  浏览:479  搜索引擎搜索“手机展会之家”
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人眼是如何感知到色彩的?视觉的本质竟与量子力学相关?2025年恰逢联合国国际量子科学技术年(IYQ),让诺奖得主Frank Wilczek带你一起探秘随处可见,却神秘莫测的光子。

利用奇异量子特性来设计探测信号的传感器,是现代物理学的前沿领域。然而,大自然早已走在了前面:地球上有些最精妙的量子传感器,已经运作了数百万年。它们让我们能够识别遥远处的物体,提醒我们注意未成熟的食物、毒物和伤人的野兽,还让我们得以欣赏宝石的流光和彩虹的斑斓,或者从普通的砂石中分辨出微小的金粒。这些神奇的传感器,就是我们眼球后方的感光分子,它们通过响应入射的光子,赋予了我们感知颜色的能力。

视觉是量子世界赐予我们的礼物。为了理解这一点,我们可以将视觉与听觉进行对比。本质上,听觉和视觉都是感知振动。听觉感知的是空气等介质中压强变化的传播,即声波;而视觉捕捉的则是电磁场扰动的传播,也就是光——一种电磁波。这两种振动的频率存在巨大的差异。人类可听见的声波频率在20到20,000赫兹之间,即每秒振动20到20000次。(狗能听到高达45,000赫兹的声波,因此能听到特殊的"狗哨声")。而可见光的电磁波振动频率比声波快了万亿多倍。

大自然进化出了一套精妙的机械系统,能够与可感知的声波保持同步,用专业术语来说,就是产生共振。这正是我们能够感知声音的奥妙所在。我们的外耳以奇特的形状收集声波,并将其聚焦,然后通过鼓膜和听小骨把声波传输至内耳的液体。在那里,声波遇到了逐渐变窄的基底膜。基底膜与声波发生共振,产生一系列神经电脉冲。这些脉冲最终被大脑解读为话语、音乐、信号或者噪音。正是通过这一系列的振动能量的转换过程,能够将如低音大号发出的低频长波声波巧妙地压缩成适合头颅内部的振动(工程师们称之为“阻抗匹配”)。我总喜欢把基底膜想象成一架神奇的反向钢琴键盘——在那里,是声音在拨动琴键。

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▲人耳是接收和处理声波信号的器官(来源:unsplash)

我们的听觉系统真是一项精妙的生物工程,进化则是它的伟大设计师!然而,任何机械系统都无法达到光的振动频率。既然共振原理行不通,大自然便需要另辟蹊径。

幸运的是,量子力学为大自然提供了完美的解决方案。从本质上讲,视觉就是一种量子感知。接下来,我们就来探讨为什么它必须是量子的,以及它的运作机制。

根据量子力学原理,振动能量是以离散的"能量包"(即量子)的形式进行传递的,每个能量包的能量与振动频率成正比。1905年,阿尔伯特·爱因斯坦在研究电磁振动(即我们现在所谓的光子)时,首次提出了这一开创性理论。数年之后,他又将这一思想拓展应用到物质振动领域(即如今所谓的声子)。

爱因斯坦提出的这些革命性想法,最初在学术界遭到了冷遇。这一点,我们可以从马克斯·普朗克1913年推荐爱因斯坦入选著名的普鲁士科学院的信中窥见一斑。在这封热情洋溢的推荐信中,普朗克以略带歉意的语气写道:“他的理论猜想偶尔比较激进,比如他的光量子假说,但我们不应因此对他苛责。”

然而,数年之后,在1921年,爱因斯坦荣获了诺贝尔物理学奖,获奖理由"主要是发现了光电效应定律"——即他的光量子假说。他那些曾被视作荒诞的预言,最终被实验所验证。如今,爱因斯坦提出的振动能量量子化的假说已经是现代量子力学的基石之一,通过了无数实验的验证,并被广泛应用于实际领域。

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▲阿尔伯特·爱因斯坦,理论物理学家,1921年,他因发现了光电效应定律荣获诺贝尔物理学奖(来源:wikipedia)

单个光子携带的能量足以改变视蛋白分子的形状。这是人类视觉感知所依赖的核心机制。在我们眼球后部的一些特殊细胞中(它们构成了视网膜),含有多种被称为视蛋白的大分子。它们在吸收光子后,形状会发生弯曲,从而产生电脉冲。这些脉冲就是大脑构建视觉影像的原始素材。

这与听觉的形成机制不同。宏观物体的机械振动——即便是像基底膜这样微小结构的振动——都是大量声子的集体行为。无论是几不可闻的低声细语,还是树叶沙沙的摩挲轻响,都包含了数以百万乃至数亿个声子。因为单个声子的能量很小,量子效应对听觉的影响微乎其微。现代物理学家虽然能够检测单声子,但这需要在极低温和高度安静的环境下,使用精密仪器才能实现。

而我们对色彩的感知,从原理上讲,则是量子力学如何工作的一个绝妙范例。下面我将仔细解释。

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绝大多数人的视网膜中央凹区域,都密集分布着一种所谓的视锥细胞,其中包含三种不同的视蛋白。这三种视蛋白主要负责我们在白昼或充足光照下的视觉,使我们能感知缤纷的色彩。而在视网膜的周边区域,则稀疏地分布着一种所谓的视杆细胞。它包含了第四种视蛋白,专司我们的(单色)夜视功能。

因为视蛋白对光子的吸收遵循量子理论法则,其过程也呈现出典型的量子特征,即:其响应要么全有要么全无,并具有概率性。这两个特征对塑造我们的视觉至关重要。

所谓"全有或全无",是指视蛋白要么完全吸收光子并达到特定终态,要么完全不吸收。不存在"稍微弯曲"的中间状态——要么完全形变,要么维持原状。这使得产生的脉冲信号具有均匀性和离散性,大大简化了神经系统对信号的解读。负责处理不同视锥细胞信号的神经元能够准确识别各自的信息。因此,当我们在观察世界时,我们的视觉系统早已利用量子力学实现了数字化信息处理——早在我们理解这一过程之前。

"概率性"指的是我们无法准预测一个光子是否会被某个视蛋白吸收。根据量子理论,我们只能计算事件发生的几率。每种视蛋白都有一条灵敏度曲线,反映它对不同频率光子的吸收概率。根据其峰值灵敏度对应的颜色,视网膜中央凹的三种视蛋白常被称为蓝、绿、红检测器。但这种命名具有误导性,因为它们的灵敏度往往覆盖较宽的频率范围,比如:绿色检测器对红光其实也有显著响应,反之亦然。因此,视觉科学家更倾向于用S(短波)、M(中波)、L(长波)——而不是颜色——来命名这些检测器。

无论以何种方式命名,人类色觉仅依赖三种视蛋白这一事实产生了深远的影响。这使得我们仅需三种原色就能产生所有可见色彩。因此,我们的计算机和数字电视显示屏仅用三种LED像素、数码打印机只需三种墨水,就能呈现逼真的色彩。而由蓝、绿、红三原色光束混合生成新色彩的原理示意图,更是成为了最具标志性的图示之一。

有意思的是,我兴奋的发现:这些色彩原理的奠基性研究是由揭示光电磁场本质的物理学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦(James Clerk Maxwell)在19世纪中叶完成的。他利用转盘混合转盘上不同纸带的颜色,揭示了只需三种固定颜色的不同比例组合,就能模拟任意色彩。

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▲麦克斯韦的颜色转盘。这里显示的是利用特定组合的蓝色、绿色、红色纸袋来模拟灰色

为避免一个常见的误会,我想强调上述颜色混合方式——无论是混合光束、墨点或油彩、还是旋转色盘——都与把颜料分层叠加的效果是不同的。前者是不同光源的光线叠加。而颜料则是通过吸收反射光中的特定颜色——也就是从光中去掉特定颜色——来实现的。因此,当我们把蓝、红、绿三色光混合会产生白光,但将蓝、红、绿蜡笔混合涂画却会呈现近黑色、而不是白色。

但换个角度讲,三原色视觉原理意味着我们所有人都是严重的色盲。红绿光束混合产生的黄光,和我们从彩虹中看到的“纯”黄光,虽然相似,却非常不同。如果类似的现象发生在音乐中,我们会无法分辨单独演奏的E音与C-G和弦的区别。事实是,我们能够识别和弦中的单个音符,却无法解析混合光的光谱成分。这个缺陷正是量子视觉的副产品。我们并不单独识别不同频率的光波强度,而是通过三种视蛋白各自激发状态的叠加来感知色彩。由于光谱是连续的,仅靠三原色远不能覆盖无穷的光谱,导致我们丢失了大量色彩信息。

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▲光学三棱镜中光的色散(来源:wikipedia)

我们能否还原这些缺失的色彩?答案是肯定的,而且方法有多种。其中最强大的(尽管并非最方便的)当属光谱分析。光谱分析源自牛顿,它的原理是:让入射光束通过棱镜,由于不同频率的光在玻璃中的折射率不同,光束会被分解,形成详细的光强分布图谱。

这种被称为光束光谱的强度分布,能揭示产生光束的量子过程的丰富信息!利用量子理论,我们常常能够辨识出特定原子、分子在其原生环境中的光谱指纹。比如,我们可以利用光谱分析,来分析恒星大气的温度、磁场及化学组成。当今光谱科学最活跃的前沿领域是对系外行星传来的甚微弱光信号进行精密分析,从中寻找潜在的生命迹象、甚至外星工业的证据。

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▲氢元素的吸收光谱和太阳的光谱线

另一个与此截然不同的方法则是:创造具有不同灵敏度谱的新型视蛋白,并尝试诱导视锥细胞接受这些新型蛋白。这在自然界中早已存在先例。绿色色弱患者——一种最常见的色盲——其M型视蛋白就存在变异,具有不同的灵敏度谱。因此,许多人——特别是绿色色弱男性的女儿——可能会同时携带来自两条X染色体的正常与变异的视蛋白,从而成为具有超常色觉的四色视者。这些人中常常涌现出杰出的设计师或艺术家。放眼其他的动物种群,很多动物都有更多不同的视蛋白。鸽子拥有五种视蛋白,螳螂虾甚至具备十二种以上。通过基因工程,猴子可以获得额外的视蛋白,从而具有色觉超能力。也许未来,人类也能有这样的能力。

在亚利桑那州立大学Nathan Newman教授团队及艺术家Denise Milan、Penny Cagney的协作下,我们正在探索一种更简易、更弱侵入性的方案来拓展色彩感知。当我们通过反射光感知物体时——绝大多数情况都是如此!——我们的视觉感知是由物体和光源共同决定的。通过可控的、交互式的光源调节方式,我们能够选择性地呈现场景中的不同特征。比如,我们可以让天空更蓝,或者让水仙花田的金黄色更灿烂。通过不停尝试,我们可以体验四色视者对世界的感知,甚至模拟鸽子或螳螂虾的色觉。从更广泛的意义上说,这项技术将为视觉艺术创作开启全新的可能性。

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让我们衷心感谢人脑中的这些量子传感器,并庆幸我们拥有理解它们的能力。

来源:墨子沙龙

编辑:Decoherence

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