Почти всё, что сегодня называют искусственным интеллектом, — это большие языковые модели. Они предсказывают следующее слово по триллионам слов из интернета. Работают отлично, но к тому, как устроен живой мозг, имеют косвенное отношение.
Нам стало интересно зайти с другой стороны: не учить модель на текстах, а взять готовый мозг — настоящий, пусть и крошечный, — и посмотреть, как он работает изнутри.
Что такое «оцифрованный мозг мухи»
В 2024 году международный консорциум FlyWire закончил карту мозга взрослой плодовой мушки дрозофилы. Мозг нарезали на тысячи сверхтонких слоёв, сфотографировали под электронным микроскопом, а потом нейросети и сотни людей вручную проследили каждый нейрон и каждый контакт между ними. Такая полная схема связей называется коннектом.
Цифры:
- около 139 тысяч нейронов — у человека их примерно 86 миллиардов;
- около 15 миллионов связей между ними;
- для каждого нейрона известно, куда он идёт и с кем соединён.
Карта — это ещё не мозг: она показывает провода, но не то, как по ним бегут сигналы. Следующий шаг сделали исследователи Шиу и коллеги (журнал Nature, 2024). Они превратили карту в работающую модель: каждый нейрон стал простой «ячейкой», которая копит сигнал и выдаёт импульс, а каждая связь — проводом с силой, пропорциональной числу контактов. Модель открытая, её может запустить любой.
Карту описали Доркенвальд и коллеги (Nature, 2024), типы нейронов разметили Шлегель и коллеги (Nature, 2024), модель — Shiu et al., Nature, 2024.
Важно сразу: это модель, а не живая муха. Она упрощает химию, не знает, какие связи ослабли с возрастом, и в ней нет тела. Но поразительно, сколько настоящего поведения она воспроизводит.
Сахар → хоботок
Самый наглядный опыт — вкус. Когда муха чувствует сладкое, она выпускает хоботок, чтобы пить. За это отвечает конкретный моторный нейрон, MN9. Если он часто «стреляет» импульсами, хоботок выдвигается.
Мы запустили модель и включили вкусовые нейроны сахара:
- сахар — по мозгу проходит волна, за секунду хотя бы раз выстреливают около 8,7 тысячи нейронов, MN9 разгоняется до 70–85 импульсов в секунду. Хоботок выпущен;
- горькое — откликается всего около 140 нейронов, MN9 молчит. Хоботок убран;
- запах без вкуса — мозг активен, но хоботок не выпускается.
Никаких правил «если сладко — пей» в модели нет. Есть только схема связей, снятая с настоящего мозга, и физика импульсов. Поведение получается из самой проводки.
И ещё деталь — про экономность. Если включить, как у авторов модели, 21 сахарный нейрон, за секунду отвечают 426 нейронов из 139 тысяч — 0,3%. Если включить все сахарные — около 8,7 тысячи, примерно 6%. А в каждый отдельный момент активны около 4% нейронов мозга. Живой мозг работает так же разреженно: большая часть клеток в любой момент молчит. Это одна из причин, почему он такой экономный.
Перенесли на видеокарту — в 20 с лишним раз быстрее
Оригинальная модель считается на обычном процессоре: одна секунда жизни мозга — около 70 секунд счёта в нашем запуске (без дополнительной компиляции, с ней оригинал быстрее). Для опытов «на ходу» это слишком медленно: хочется нажать кнопку и сразу увидеть ответ.
Мы перенесли модель на игровую видеокарту. Секунда мозга теперь считается примерно за 3 секунды. Прежде чем доверять ускоренной версии, сверили её с оригиналом: частоты импульсов совпадают с корреляцией 0,999, число активных нейронов расходится на 1–3%.
По пути нашли тонкость, из-за которой поначалу не сходилось: в оригинальном симуляторе импульс, пришедший к нейрону сразу после его собственного «выстрела», просто теряется. Если это не повторить, ускоренная модель ведёт себя чуть иначе.
Теперь мозг можно держать «живым» и вмешиваться: включать и выключать вкусы и запахи, а кликом по любому нейрону — заставить его стрелять или заглушить.
Громкий нейрон — не значит главный
Первая идея, которая приходит в голову: найти, какие нейроны сильнее всего стреляют на сахар, и заглушить их. Если хоботок перестанет выпускаться — значит, нашли «центр сладкого».
Мы так и сделали: заглушили пять самых активных нейронов в центре мозга. Результат — ничего. Хоботок выпускается как раньше.
Тогда пошли от другого конца — по проводам. Посмотрели, от кого моторный нейрон MN9 получает больше всего входящих связей. Главными оказались два нейрона с невыразительными именами CB0553 и CB0493. Они вовсе не самые громкие в мозге.
Заглушили только эти два:
- MN9 на сахар падает с 71 до 1 импульса в секунду;
- хоботок убран, хотя сахар по-прежнему включён;
- вернули нейроны — хоботок снова выпущен.
Посмотрите на картинку: мозг горит почти так же, как на сахаре без вмешательства, — активны те же 4%. Сигнал о сладком есть, он просто не доходит до моторного нейрона. Два «проводника» из 139 тысяч решают, будет муха пить или нет.
Это хороший урок не только про мух. Самое шумное место в системе — не обязательно то, от которого всё зависит. Важно, через кого проходит сигнал, а не кто громче кричит. В модели это видно за минуту, в лаборатории с живыми мухами такой опыт занимает заметно больше времени.
Где модель ошибается
Честно о пределах — без этого опыты ничего не стоят.
- Нет химии и обучения. Связи в модели постоянные. Настоящая муха учится, и связи у неё меняются. Это пришлось добавлять самим — об этом следующая статья.
- Лишнее возбуждение. У живой мухи в центре памяти активны 5–10% клеток, в исходной модели — около 65%. Сначала мы думали, что слабо торможение. Оказалось — лишние возбуждающие связи. Часть нейронов в обонятельном центре мухи соединена электрически, а такие контакты под микроскопом не видны. В модели эти нейроны стали обычными возбуждающими и разносят любой запах по всему обонятельному центру — после этого все запахи для мозга выглядят одинаково. Убрали их из передачи сигнала — активны 3–7% клеток, как в жизни. Подробнее — в следующей статье.
- Наши результаты предварительные: один прогон, один набор случайных начальных условий. Перед выводами их нужно повторить.
Зачем всё это
Языковые модели — это замороженный слепок текстов: они отвечают, когда спросят, и не меняются от разговора. Мозг мухи устроен иначе: он живёт непрерывно, сам решает, что делать, учится на последствиях и тратит на это ничтожно мало энергии.
Мы в AI.LAB · Искусственная жизнь хотим понять, какие принципы делают такой мозг одновременно экономным и обучаемым — и можно ли вырастить что-то похожее с нуля. Модель мухи для этого идеальный полигон: настоящая схема, которую можно разбирать по винтику на домашнем компьютере.
В следующей статье — как мы научили модель мухи различать запахи и почему более «тихий» мозг в ней учится точнее.
Источники: модель — Shiu et al., Nature, 2024; карта связей — Dorkenwald et al., Nature, 2024, данные FlyWire, версия 783; типы нейронов — Schlegel et al., Nature, 2024. Опыты — AI.LAB · Искусственная жизнь, результаты предварительные: один прогон.
Вопросы
Правда ли, что мозг мухи оцифровали?
Да. В 2024 году консорциум FlyWire опубликовал полную карту связей мозга взрослой дрозофилы: около 139 тысяч нейронов и 15 миллионов связей. На её основе сделали открытую модель, которую можно запускать на компьютере.
Можно ли скачать мозг мухи?
Карта связей FlyWire и модель Шиу и коллег открыты для исследователей. Но это не «муха в компьютере»: модель воспроизводит прохождение сигналов по схеме, без тела, химии и обучения.
Думает ли цифровая муха?
Нет в привычном смысле. Модель повторяет отдельные реакции — например, выпускает хоботок на сахар, — потому что так устроена проводка. Целостного поведения и обучения в исходной модели нет.
Нужен ли суперкомпьютер?
Нет. Мы запускаем модель на одной игровой видеокарте: секунда работы мозга считается примерно за 3 секунды.
Чем мозг мухи отличается от нейросети вроде ChatGPT?
Языковая модель обучена один раз на текстах и дальше не меняется. Мозг мухи — схема, сложившаяся в эволюции: он работает непрерывно, отвечает на сигналы из мира, учится на ходу и тратит очень мало энергии, потому что в каждый момент активна крошечная часть нейронов.