Дрозофила в Doom: как научный прорыв превратился в игрушку для программистов

В сентябре 2026-го по миру разлетелись заголовки о том, что ученые смогли оцифровать мозг живого существа — мушки дрозофилы. Карту ее «мозга» выложили в общий доступ, и энтузиасты очень быстро превратили ее в игрушку: научили играть в Doom, Minecraft, собирать кубик Рубика и всячески издеваться и заставлять работать. От экспериментов с мухой не удержались и в MWS, о чем расскажу ниже.

Явление бесчисленных эксплуатаций цифровой мухи именовали флайслопом (FlySlop). Но проблема не в этом — стараниями журналистов многие люди решили, что мы действительно научились полностью переносить сознание в компьютер, и новая серия «Черного зеркала» уже не за горами. На самом деле не все так просто: ученым удалось только скопировать один из уровней работы мозга — карту нервной системы с нейронами и синаптическими соединениями. Но до полной функции сознания им еще очень и очень далеко.

Попробуем разобраться, на что действительно способна цифромуха, чего смогли добиться исследователи и случился ли прорыв в нейробиологии…

Что на самом деле сделали ученые

3 сентября Google Research совместно с передовым исследовательским кампусом HHMI Janelia объявили о создании полного коннектома центральной нервной системы дрозофилы.

Коннектом — полная карта всех нервных связей и синапсов в нервной системе организма (или его части). Термин имеет тот же смысл, что и геном, но уже в области нейробиологии.

Туда попал 166 691 нейрон и около 125 млн синаптических соединений. Как ученым это удалось? Далеко не с помощью мегасканера, как можно представить, полагаясь на фильмы. Мозг дрозофилы изъяли и подготовили для электронной микроскопии. А затем разрезали на ультратонкие ломтики и каждый слой снимали в нанометровом разрешении. Полученные изображения постепенно вручную пересобирали из двумерного представления в 3D-карту.

Сложностью метода оказалось сопоставление кадров: какой именно пиксель на соседних изображениях относятся к одному и тому же нейрону, чтобы уже собрать из них воксель (трехмерный пиксель). Такой процесс называется сегментацией.

С помощью специального оборудования и алгоритмов ученые проводят автоматические сегментации, но бывает так, что один и тот же нейрон может разорваться на несколько кусков и приклеиться к соседним нейронам. Поэтому пришлось проверять каждое сопоставление вручную, чтобы избежать даже малейших ошибок, которые могли бы полностью исказить коннектом.

Среднее время на полную проверку одного нейрона занимало около 19 минут: в нашем случае пришлось проверять больше 160 000 нейронов, а это целые годы человеко-часов, из-за чего подсчетом занимались десятки лабораторий.

Также важно понять, где аксон одного нейрона проводит сигнал к другому. Алгоритм может слишком рано оборвать аксон, протянуть не то соединение нейрона, перепутать соседние нейроны — и все, эксперименту конец.

То есть автоматике и реконструкторам нужно было еще и определить пресинаптическую и постсинаптическую стороны синоптического контакта, чтобы правильно присоединить его к соседу.

Кропотливая работа дала свои результаты: ученые получили полноценную карту с нейронами, местами синаптических контактов, аннотации типов клеток и в ряде случаев даже предсказания нейромедиаторов.

Феноменальная, на мой взгляд, работа.

Но почему это вообще нельзя назвать копией мозга?

Да потому, что коннектом в целом является только одним из слоев работы мозга и нервной системы. Живой мозг нельзя определять исключительно топологией соединений, и чтобы полностью воссоздать работу мозга (то есть запечатлеть момент полноценной жизни той же мушки) исследователям не хватает ряда других аспектов:

• Нужен мембранный потенциал каждого нейрона (разность потенциалов электрических зарядов между внутренней стороной живой клетки и внешней средой).

• Понимать, какие конкретно нейроны возбуждены в данный момент.

• Знать динамику нейромодуляторов.

• Мониторить состояние ионных каналов.

• Целиком понимать всю гормональную и метаболическую среду организма.

• И еще много и много всего, от эффективности синапсов до молекулярных процессов.

Теперь мы поняли биологическую сторону вопроса, но есть еще один — как ученые всю эту 3D-карту превратили в аттракцион, который позволил миру баловаться с мухой?

Оживление мухи и что с ней можно вытворять

Чтобы понять механизм оцифровки, нам потребуется немного познакомиться с моделью LIF (leaky integrate-and-fire, или модель интегрирования и сброса с утечкой), которую и интегрировали в коннектом мухи.

Грубо говоря, это очень и очень упрощенная модель нейрона. Она не умеет воспроизводить полную его работу, однако обладает способностью симулировать мембранный потенциал. Это важная величина, механика которой заключается в следующем: нейрон постоянно получает сигналы от соседних нейронов, и они либо понижают, либо повышают потенциал. При этом без новых сигналов потенциал постепенно возвращается к исходному уровню (откуда и взялось слово «утечка» — потенциал гасится). Если возбуждающих сигналов накопилось достаточно и потенциал накопил определенного порога, модель считает, что нейрон сработал и двигается дальше.

Нейрон получил сигналы → Его условный потенциал изменился → Дошел до порога → Нейрон выстрелил → Сигнал пошел дальше по связям

LIF хорошо моделирует синаптические связи, а уже по предсказанной идентичности нейромедиатора можно было понять знак воздействия: положительный или отрицательный. Это относительно грубая цифровая модель работы мозга, но и ее оказалось достаточно, чтобы делать всякое. 

Допустим, одна команда исследователей стимулировала в модели нейроны с помощью сахара и воды. Модель смогла предсказать, какие нейроны реагируют на эти стимулы и участвуют в запуске процесса кормления. Иными словами, ученые смогли виртуально стимулировать целые группы нейронов и понимать, через какие конкретно цепочки идет возбуждение. 

Получилась своего рода песочница для нейробиолога, где он может проводить бессчетные эксперименты, чтобы лучше понимать, как устроен в том числе наш с вами мозг.

А чтобы понять, как мозг дрозофилы влияет на работу организма и нервной системы в целом, использовали виртуальное тело — открытый научный проект, в котором симулирован организм взрослой мушки. Это открытая нейромеханическая модель взрослой мухи с лапками, суставами и запрограммированной физикой взаимодействия с окружающей средой. Другими словами, модель при симуляции способна передвигаться и получать виртуальные сенсорные сигналы — скажем, зрительные или обонятельные.

Нейротехнологический стартап Eon взяли нейронную карту и задали каждому нейрону правило: если ты довел количество сигналов до порогового значения, нужно передать импульс дальше. Далее подключили ее к виртуальному телу и посмотрели, как муха станет двигаться. Благодаря импульсам нейронов муха совершала движения, которые активировали новые нейроны, порождая следующие движения, и так по циклу, снова и снова.

Так что там с Doom или рождение флайслопа

За десятилетия игру запускали на чем угодно: от пейджеров и блокнота до умных холодильников. Но на мухе запустить Doom еще никому не удавалось, поэтому интернет быстро исправил эту ситуацию.

За моторику передвижения в реальной мухе отвечает небольшой нейронный контур (примерно 4000 нейронов): они отслеживают небольшие передвижения объектов вокруг, на который муха ориентируется при собственных перемещениях. И чтобы подключить муху к Doom, обычные разработчики взяли этот нейронный контур.

То есть если виртуальная муха воспринимает некий объект справа, нейроны дадут команду повернуть в это направление, — и Doom-программисты, зная этот механизм, натянули его на игру. 

В Doom сама игра уже знает, где относительно игрока находится противник. Разработчики берут эту информацию и искусственно превращают ее в зрительный стимул для модели мухи. Если враг находится справа, активируют ту часть цепи, которая у настоящей дрозофилы реагирует на объект справа. Сигнал проходит по коннектому, а на выходе возникает команда на поворот в соответствующую сторону.

Если враг в шутере находится слева, в мухе активируются нужные нейроны, которые посылают сигнал «идем налево». Со стрельбой аналогично: разработчики привязали еще один нейронный сигнал к действию стрельбы. Причем движение и стрельба по системе координат инженерная обвязка уже самих Doom-энтузиастов, которую подхватили и другие разработчики.

Но в любом случае за эпизод игры муха смогла накрошить около 10 демонов.

А аналогичные эксперименты полетели по всей сети: муха полетела в СуперМарио, Майнкрафт, собирать кубик Рубика и даже воспроизводить Bad Apple (знаменитый черно-белый клип, который, как и Doom, пытаются запустить на чем угодно).

Оттуда появился шуточный термин — FlySlop.
Его прикол в том, что дрозофиле подсовывают все более и более далекие от ее естественных поведения задачи. И чем сильнее задача отличается от того, что муха делает в природе, тем больше разработчикам приходится обвязываться внешней логикой: кодировать данные, назначать выходные/входные сигналы нейронов и так далее.

От тренда не отстали и ребята из MWS.
Они подключили муху к Tables, которую можно подрубить через API-токен. Муха может решать, какие задачи вам стоит выполнить, а какие лучше пока отложить.

По сути, это биологически вдохновлённый рандомайзер: муха не понимает смысл задач, а выбор рождается из активности симулируемой нейронной сети. У мухи 139 тысяч нейронов. Этого хватило, чтобы разобрать ваш бэклог.

В общем, на этом же принципе пока и работает весь флайслоп.
Практического смысла в таком планировщике немного — зато это хороший пример того, насколько легко теперь встроить нейронную симуляцию в обычный рабочий процесс через API.

Почему до цифровой копии мозга пока далеко

Естественно, медиа эту историю завернула в красивую и сочную обертку, чтобы заголовки привлекли как можно больше читателей. 

Пока оцифрован только один (пусть и достаточно информативный, и, можно сказать, базовый) механизм работы мозга. Так что мы все еще далеки от сюжета робота по имени Чаппи, где можно надеть на существо нейрошлем и переписать его слепок мозга на жесткий диск. Многих ввел в заблуждение угол подачи новости.

Игровые эксперименты сами по себе необязательно дают научный результат. Но они показывают, что коннектом уже можно использовать как программируемую модель: подавать на него разные стимулы, смотреть, какие цепи активируются, и сравнивать результат с поведением живой мухи. 

Но огромный шаг в нейробиологии сделан, и момент, когда на наших монитора все же появится более прокачанная дрозофила, теперь ближе на этот самый шаг. А хайповые заголовки — просто-напросто побочный эффект из-за того, что нервная система впервые стала программируемым объектом.