- BrainTools - https://www.braintools.ru -
Учёные опубликовали подробную карту нервной системы [1] дрозофилы. Интернету понадобилось несколько дней, чтобы посадить её за руль, отправить в Doom, дать $100 на биткоин, зарегистрировать на сайте знакомств и переселить в робота. Мы всё это время переживали, что работу у нас отнимет ИИ. Возможно, стоило присматривать ещё и за мухами.
В начале сентября Google Research, HHMI Janelia и большая команда исследователей представили подробную карту центральной нервной системы взрослого самца дрозофилы. В ней около 166 тысяч нейронов и примерно 125 миллионов синаптических контактов. Это важное продолжение проекта FlyWire, в рамках которого ранее был реконструирован мозг [2] взрослой самки, но теперь исследователи получили не только мозг, но и вентральную нервную цепочку, через которую центральная нервная система [3] связана с двигательными цепями тела.

Для науки это огромный набор данных. Для интернета это оказался приглашением посмотреть, что будет, если подключить эту нервную систему к Doom, машине, телефону, криптобирже и всему, до чего успеют дотянуться руки разработчиков.
Сразу важная оговорка: никто не загрузил в компьютер сознание мухи. Коннектом — это карта соединений между нейронами, своего рода wiring diagram. Чтобы она начала что-то «делать», поверх неё нужно построить математическую модель активности нейронов, задать входные сигналы и решить, какие выходы считать движением или действием. Поэтому все истории ниже находятся на границе между настоящей нейронаукой, инженерными экспериментами и интернетом, который снова получил слишком хороший открытый датасет.
Одним из первых вирусных экспериментов стал Doom. Модель получает информацию из игры, активность выбранных нейронов считывается, а затем переводится в игровые действия. Это не означает, что дрозофила «видит» уровень, узнаёт демона и принимает решение стрелять. Разработчик сам определяет, как изображение превратить в нейронный вход и какие сигналы сети считать командами управления.

При этом сама идея не взята с потолка. В настоящей мухе зрительная информация проходит через optic lobes, затем через более глубокие зрительные и центральные цепи. Важную роль в ориентации играет central complex — система областей, которая участвует в представлении направления движения и навигации. Дальше команды могут уходить через descending neurons в вентральную нервную цепочку, где находятся сети, связанные с движением.
То есть в очень грубом виде биологическая цепочка выглядит так: зрительный стимул [4] → обработка изображения → выбор направления → нисходящий сигнал → движение. Doom просто заменяет естественный мир на комнату с демонами и дробовиком.
На Doom, разумеется, никто не остановился. За ним появились Beat Saber, Minecraft, Deadlock, кубик Рубика и другие проекты.


Здесь лучше не говорить, что «муха научилась играть». В большинстве таких экспериментов коннектом становится одним из компонентов системы, вокруг которого есть компьютерное зрение [5], заранее заданные входы и выходы, декодеры активности или дополнительные алгоритмы. Но сам факт, что реальную схему нервной системы животного теперь можно подключать к совершенно чужим ей задачам, уже достаточно странный и интересный без дополнительного кликбейта.
Следующим логичным этапом стала машина. Цифровую муху подключили к автомобильному симулятору, научили пользоваться поворотниками и даже отправили на параллельную парковку.


И вот здесь новый коннектом особенно интересен. Старые карты позволяли подробно смотреть на работу мозга, но движение организма начинается не в момент, когда мозг «решил повернуть». Команда должна пройти через нисходящие нейроны [6] в вентральную нервную цепочку и превратиться в координированную работу конечностей. Теперь значительная часть этого пути тоже нанесена на карту.
Конечно, у мухи нет врождённой нейронной схемы для руля Mini Cooper, поэтому разработчики всё равно вручную сопоставляют нейронную активность с рулём, газом и тормозом. Эволюция [7] просто не успела подготовиться к этому эксперименту.
Проект Stonkfly подключил модель к рыночным данным и превратил её в крайне необычного трейдера. Графики подаются как визуальный вход, активность сети переводится в buy, sell или hold, а прибыль и убыток используются как сигналы подкрепления [8].

Здесь появляется уже настоящая нейробиология обучения [9]. У дрозофилы есть mushroom body, грибовидное тело, одна из ключевых систем обучения и памяти [10]. В живой мухе дофаминовые нейроны помогают менять силу связей в зависимости от того, привёл стимул к награде или неприятному результату. В Stonkfly эта идея используется как основа для искусственного reinforcement-сигнала: удачная сделка становится «наградой», неудачная — обратным сигналом.
Это всё ещё не означает, что муха открыла торговую стратегию и скоро запустит фонд. Сам автор проекта не утверждает, что модель научилась стабильно зарабатывать. Но сама конструкция «график → зрительный вход → активность сети → сделка → награда» уже выглядит значительно интереснее обычного мема про муху на бирже.
В Fruit Fly Doomscroll цифровую дрозофилу посадили перед смартфоном и заставили листать ленту.

Вирусные ролики показывают рядом показатели активности разных областей и даже условный уровень дофамина. Здесь важно не перепутать красивый интерфейс с реальным измерением: цифра вроде «dopamine 17%» не означает, что исследователи нашли у мухи аналог зависимости от Reels. Биологически мы можем говорить о работе зрительных цепей и реакции [11] нервной сети на меняющиеся стимулы. Всё остальное зависит от того, как именно автор симуляции связал входы, выходы и систему подкрепления.
Хотя идея Fruit Fly Doomscroll, кажется, больше рассказывает о человеческом поведении [12], чем о мушином.
Одному разработчику Doom оказалось недостаточно, и он сделал TheFlyBook — социальную сеть и сайт знакомств для цифровых мух.
Смешнее всего то, что именно здесь находится одна из серьёзных причин, зачем исследователям вообще понадобился полный коннектом самца. Теперь можно сравнивать мужскую и женскую нервные системы на уровне отдельных типов клеток и цепей. У дрозофил давно изучают нейроны, развитие которых связано с генами fruitless и doublesex и которые участвуют в половом поведении [13] и ухаживании.
Поэтому эксперименты, где активность определённых цепей меняют и смотрят, как изменяется реакция модели на других самцов, уже напрямую касаются реальной нейробиологии.

Соцсети быстро пересказывают подобные эксперименты как «учёные изменили ориентацию мухи», но научная формулировка гораздо скучнее и точнее: изменили активность конкретной цепи и получили другое моделируемое поведение.
После игр, автомобилей, крипты и знакомств разработчики начали просто проверять пределы собственной фантазии. Цифровой мухе выдали китайскую династию и придворные обязанности, научили резать мясо для кебаба, пить пиво и играть на скрипке.

Научно [14] анализировать нейронную цепь нарезки шаурмы мы, пожалуй, не будем. Скажем только, что после публикации открытого коннектома исследовательское сообщество довольно быстро потеряло монополию на его применение.
И вот это уже гораздо интереснее всех игр.
Разработчики начали подключать модели на основе коннектома к физическим шестиногим роботам.

И тут выяснилась вещь, которая хорошо отрезвляет после всех роликов: одного коннектома недостаточно, чтобы получить поведение настоящей мухи. В одном из таких проектов разработчики ожидали увидеть несколько базовых реакций на стимулы, но надёжно воспроизвести их не удалось. Часть результатов оказалась нестабильной, часть — артефактами входных данных.
Причина довольно фундаментальная. Мозг никогда не работает отдельно от тела. У живой мухи есть глаза определённой формы, шесть ног, мышцы, суставы, механорецепторы, химические сигналы и постоянная сенсорная обратная связь. Нервная система эволюционировала вместе со всем этим телом. Если взять только карту связей и подключить к другому набору датчиков и моторов, настоящую муху автоматически не получишь.
Именно поэтому сейчас особенно интересны embodied-модели, где пытаются замкнуть полный цикл: внешний мир → органы чувств [15] → нервная система → двигательная команда → тело → новый сигнал из внешнего мира.
Вот здесь уже начинаются вопросы гораздо серьёзнее «потянет ли муха Doom». Насколько поведение вообще записано в структуре связей? Сколько зависит от динамики нейронов? Сколько от химии? Сколько от тела? И что именно мы теряем, когда превращаем живую нервную систему в математическую модель?
Заодно цифровую дрозофилу успели использовать в экспериментах с генерацией идей для медиа. С ней играли журналисты WIRED и VICE, используя коннектом как часть систем, которые комбинировали и генерировали идеи материалов.
Конечно, муха не понимает новости и не пишет статьи в привычном смысле. Но карьерная траектория всё равно впечатляет: за несколько дней она поиграла в Doom, освоила Beat Saber, получила машину, поторговала биткоином, зарегистрировалась в соцсетях, разобралась с личной жизнью, получила физическое тело и добралась до журналистики.
Некоторым людям на всё это требуется лет двадцать.оТак что вопрос «отнимет ли у нас работу ИИ?» можно немного расширить. Сам ChatGPT хотя бы не умеет параллельно парковаться.
Вся эта история хороша именно тем, что одновременно является большим интернет-мемом и вполне серьёзным научным экспериментом. За смешными роликами скрывается очень редкая возможность: исследователи впервые получили настолько подробную карту центральной нервной системы животного, что её можно превращать в исполняемые модели, выключать отдельные цепи, менять входы, подключать к виртуальным телам и проверять, где наши представления о работе мозга перестают совпадать с реальностью.
И, возможно, самые интересные результаты здесь будут не тогда, когда цифровая муха что-нибудь успешно сделает, а когда она не сможет воспроизвести поведение настоящей. Именно в этом месте станет понятно, чего не хватает одной карты соединений.
А пока у дрозофилы была довольно насыщенная неделя.
Если вам тоже хочется экспериментировать с ИИ, но желательно без подключения 166 тысяч мушиных нейронов вручную, в SYNTX.AI [16] доступны модели для текста, кода, анализа данных, изображений и видео, включая GPT-6 Astra и GPT Image 2.5 Flare и Sunburst.
Цифровая муха за неделю успела очень много. Посмотрим, что получится у вас.
Автор: syntxaiofficial
Источник [17]
Сайт-источник BrainTools: https://www.braintools.ru
Путь до страницы источника: https://www.braintools.ru/article/35656
URLs in this post:
[1] нервной системы: http://www.braintools.ru/nervous-system
[2] мозг: http://www.braintools.ru/parts-of-the-brain
[3] центральная нервная система: http://www.braintools.ru/nervous-system/central-nervous-system
[4] стимул: http://www.braintools.ru/article/5596
[5] зрение: http://www.braintools.ru/article/6238
[6] нейроны: http://www.braintools.ru/article/9161
[7] Эволюция: http://www.braintools.ru/article/7702
[8] подкрепления: http://www.braintools.ru/article/5528
[9] обучения: http://www.braintools.ru/article/5125
[10] памяти: http://www.braintools.ru/article/4140
[11] реакции: http://www.braintools.ru/article/1549
[12] поведении: http://www.braintools.ru/article/9372
[13] поведении: http://www.braintools.ru/article/5593
[14] Научно: http://www.braintools.ru/article/7634
[15] органы чувств: http://www.braintools.ru/article/9438
[16] SYNTX.AI: http://SYNTX.AI
[17] Источник: https://habr.com/ru/companies/syntx_ai/articles/1083510/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1083510
Нажмите здесь для печати.