Виртуальную муху научили водить, играть в Doom и резать донер. Что происходит и зачем ученым и кодерам мозг дрозофилы

Муха, которой интернет нашел работу

Третьего сентября 2026 года исследователи представили полную карту мозга и центральной нервной системы самца дрозофилы. В нее вошли более 166 тысяч нейронов и 125 млн синаптических связей.

Данные выложили в открытый доступ. И, несмотря на абсурдность самого факта существования и публикации «цифрового мозга мухи», а возможно, как раз благодаря этой абсурдности, интернет начал развивать тему с неожиданным энтузиазмом.

Фишка в том, что на основе виртуальной рабочей схемы нервных клеток и связей между ними (нейронов и синапсов) можно строить разные сценарии их активации. Программисты получили возможность делать на из мозга мухи модели, добавляя правила работы виртуальных нейронов, входные сигналы и способы управления по стандартным законам кодинга.

Например, разработчик Алекс Вормут подключил модель к Doom. Картинка из игры поступает на виртуальные зрительные нейроны, активность сети превращается в движение и стрельбу, а полученный урон запускает сигнал отрицательного подкрепления. За попытками можно наблюдать онлайн.

Затем Вормут пошел дальше и сделал из нее криптотрейдера. Программа показывает модели биржевой график, а ее активность переводит в команды «купить», «продать» или «держать». По умолчанию муха распоряжается виртуальными $100 при реальных котировках.

Дальше за муху взялись все, кому не лень. Программист Джессика Пакетт отдала ей управление Марио в одноименной игре. Персонаж двигается и прыгает по сигналам модели, хотя иногда упирается в стену. Другая разработчица, Lyra Bubbles, показала цифровую муху в Beat Saber — музыкальной игре, где нужно разрубать летящие блоки световыми мечами.

Потом мухе нашли занятия посерьезнее. В проекте Fly Self Driving сеть на основе коннектома обучили управлять машиной на виртуальных улицах. По данным автора, она завершила 58 из 60 тестовых маршрутов без столкновений с автомобилями.

Занятия, которые придумали бедной дрозофиле за неделю, часто не отличались интеллектуальностью, но то, что их выполняла муха, просто разорвало соцсети. Например, широко разошлись виртуальная нарезка мяса для донера, демонстрации игры в покер и блэкджек. С мухой пытаются танцевать, а самые заботливые просто усаживают дрозофилу на диван и учат чокаться кружкой.

Наконец, пользователь @yungcontent представил OnlyFlies. По его описанию, он скачал модель мозга и сделал для нее аналог OnlyFans, а затем симулировал всех 20 подписчиков. Ну, по крайней мере, первых.

Откуда у мухи столько талантов и чему ее еще можно научить

Выглядит все это, конечно, забавно. Однако у не специалистов неизбежно возникает вопрос: откуда у модели нервной системы насекомого берется умение нажимать на газ или стрелять? Не то чтобы эти занятия были свойственны дрозофиле в естественной среде обитания. С другой стороны, в интернет дрозофила до этого момента тоже не попадала.

Но насколько успешно модель пользуется этим управлением? Пока заявления опережают реальные успехи. Например, в проекте с Марио нет цели обучения или сбора игровых достижений. В DOOMFLY разработчик пытается добиться, чтобы модель училась выживать в условиях шутера, но пока не подтвердил серьезного прогресса в этом.

С живой мухой тоже ставят эксперименты, хотя задачи ей достаются другие.

Эксперт предположила, что если максимально упростить Doom до нескольких сигналов и действий, живая муха потенциально сможет научиться в нее играть не хуже цифровой. Правда, чтобы действительно играть, нужно обрабатывать сложную картинку, выбирать между несколькими действиями и связывать их с последствиями. Нет оснований считать что нервная система мухи на такое способна.

Зачем ученым понадобилась цифровая дрозофила

Но зачем вообще оцифровывать мозг мухи? Ответ одновременно сложен и прост.

Нейробиологи десятилетиями изучают мозг человека и других живых существ, но до сих пор находятся где-то в начале познания того, как он работает, где ломается и как формируется сложное поведение и сознание (до сих пор остающееся больше философским концептом, чем познаваемым и научно измеряемым явлением). Отдельная сложность в том, что покопаться в мозгах чаще всего удается уже после смерти их владельца, когда синапсы и нейроны уже перестают работать и начинают стремительно отмирать.

Больше всего интереса, конечно, представляет мозг человека. Но он содержит около 86 миллиардов нейронов — нарисовать такую карту пока физически невозможно. Хотя новые компьютерные технологии и могут сильно придвинуть нас к этому в обозримом будущем.

А у дрозофилы нейронов в сотни тысяч раз меньше, но при этом она умеет ходить, летать, искать еду, спасаться от хищников и даже запоминать — то есть демонстрирует настоящие сложные формы поведения. Это идеальный «тренажер»: достаточно простой, чтобы его можно было полностью проследить, и достаточно сложный, чтобы на нем учиться понимать принципы работы любого мозга.

Так что пока интернет развлекается, для ученых гораздо интереснее то, что муха делает без всяких программистов: как находит пищу, избегает угроз, ориентируется в пространстве. Карта ее нервной системы позволяет изучать этот вопрос

Такие опыты начались еще до нынешней волны роликов. В 2024 году исследователи создали вычислительную модель мозга дрозофилы, чтобы изучать цепи, связанные с питанием и чисткой тела. Ее предсказания проверяли экспериментально.

Другая команда построила модель зрительной системы, которая предсказывала реакции 64 типов нейронов и воспроизводила результаты более двух десятков прежних исследований.

Однако карта соединений еще не описывает всей работы мозга. Например, важны сила влияния одного нейрона на другой и то, как она меняется во время обучения. Поэтому для создания достоверной модели нужны дополнительные данные о работе живых клеток.

Что программисты могут позаимствовать у мозга

У исследователей ИИ во всем этом есть своя заинтересованность. Не секрет, что сами нейросети, пусть и отличаются физически и способом построения, за основу своей работы берут процессы, аналогичные процессам в человеческом мозгу и мышлении. Но пока сходство весьма приблизительное, пусть результат на выходе может быть и похож.

С появлением оцифрованного мозга мухи всплывает сразу несколько давних вопросов, которые волнуют ученых и футуристов. Например, можно ли, изучив работу мозга, лучше и более органично приспособить его механизмы для решения задач?

По сути, все эти шуточные мушиные проекты отчасти выполняют работу по обучению мозга дрозофилы задачам, с которым он ранее никогда не сталкивался. В проекте Fly OCR изображения печатных символов пропускают через модель сети дрозофилы. Небольшой дополнительный модуль учится распознавать буквы и цифры по ее активности. Саму внутреннюю сеть при этом не обучают.

Биология уже давала разработчикам практические идеи. На создание так называемых жидких нейросетей повлияли исследования червя C. elegans. Такие сети испытали на дронах, которым нужно было находить цель и двигаться к ней в незнакомых условиях. В этом случае разработчики заимствовали принципы работы нервных клеток, не воспроизводя всю нервную систему червя.

Можно ли так собрать искусственный интеллект

Нынешние проекты решают отдельные задачи — от распознавания символов до управления движением. А что потребуется, чтобы по образцу биологического мозга создать систему с более широкими способностями?

С человеческим мозгом масштаб задачи меняется радикально. В 2024 году ученые представили реконструкцию примерно одного кубического миллиметра человеческой коры. В этом фрагменте оказалось около 57 тысяч клеток и 150 млн синапсов. Объем данных составил 1,4 петабайта.

И даже если удастся собрать достаточно данных и воспроизвести работу такого мозга, большой вопрос, что получится на выходе. Возможно, овчинка будет не стоить выделки.

Есть и другое направление, о котором мы уже рассказывали в материале о биокомпьютерах: использовать в вычислениях непосредственно живые нейроны. В системах CL1 выращенные клетки работают вместе с электроникой. В проекте Brainoware мозговой органоид использовали для распознавания речи и прогнозирования динамической системы.

Это не оцифровка нейронов, а обратный процесс: попытка заставить живые нейроны работать по принципу вычислительных машин.

На этом месте у поклонников научной фантастики нередко появляется соблазн пойти дальше и пофантазировать о том, куда это может привести. Например, к полноценному искусственному интеллекту на основе живого мозга, усилению мозгов живых людей ИИ-чипами и, напротив, оцифровке личности и потенциальному цифровому бессмертию. Однако с этими сценариями пока есть слишком много «но» и «если».

Воссоздание личности потребует разобраться еще и с тем, что именно мы хотим сохранить в цифровой копии.

Успехи цифровой мухи пока не дают ответа на эти вопросы. Работоспособность программы, сходство с поведением животного и сохранение личности — разные вещи, и каждую в свое время придется проверять самостоятельно.

Но открытый коннектом уже сделал возможным то, ради чего его создавали: теперь предположения о работе нервной системы можно воплощать в моделях и испытывать. Интернет начал с Doom и донера. Научная ценность этих опытов будет зависеть от того, что мы сможем узнать о мозге по их результатам.

А пока ученые выясняют, как устроено поведение и можно ли оцифровать следующим шагом если не человека, то хотя бы мышь, интернет уже придумывает мухе следующую профессию.