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果蝇版黑客帝国来了!谷歌十年画出果蝇大脑,硕士生用GPT-6两天让它沙盒起飞

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  新智元报道

  

  一只果蝇,在Minecraft里飞。

  在一个用玻璃方块搭出的密室里,四壁全透明,灰色石砖铺地,墙外是Minecraft标志性的蓝天。

  一只红褐色的小果蝇悬在半空,扇动翅膀,飞几格,拐个弯,翻个身,一会儿头朝左,一会儿肚子朝上,像一只刚被放进罐子里还没搞清状况的真实果蝇。

  推动它飞的不是游戏脚本,而是一整套雄性果蝇中枢神经系统的连接组。

  166700个神经元在模拟中放电,神经活动直接决定了这只虚拟果蝇的每一次转向。

  这份代号为MaleCNS v1.0的脑图谱来头极大:

  HHMI Janelia、剑桥大学和Google Research做了十年,光人工校对就花了44人年,9月3日刚刚登上《Cell》期刊。

  

  但仅仅两天后,它就被塞进了游戏。

  做这件事的不是什么顶尖实验室,而是佐治亚理工学院一个叫Evan Smith的研究生,他的帮手只有一个:GPT-6 Astra。

  

  Evan Smith

  十年磨一剑的科研成果,落地成沙盒游戏里的仿真模组只用了不到一周。

  推倒前沿科学与民间极客之间那道墙,他只用了两天。

  Evan Smith在原帖里留下了三句话:「V1仍在开发中」「借助GPT-6 Astra完成」「代码和模组即将放出」。

  

  评论区瞬间炸锅。

  有人说这是果蝇版《黑客帝国》,有人说模拟理论看来是真的,还有人替这只果蝇难过:想象一下,你是一只闻不到任何气味的模拟果蝇。

  前OpenAI设计师Pietro Schirano留下一句改写自庄子的评论:

  现在我不知道,是我当时梦见自己变成了一只果蝇,还是我现在是一只果蝇,梦见自己是个人。

  

  代码虽然还没公开,但它已经说明一件事:全脑仿真的门槛,正在掉到个人项目这个级别。

  166700个神经元

  一张开源的顶级脑图谱

  这次被塞进游戏的图谱MaleCNS,是首个完整的雄性果蝇中枢神经系统连接组。

  这不只是一颗大脑。

  它覆盖了中央脑、视叶,还包含了相当于果蝇脊髓的腹神经索。最重要的是,颈部的神经连接被完整保留,脑怎么指挥身体,这条线第一次在一张图上跑通了。

  

  MaleCNS覆盖三块:中央脑(绿)、视叶(紫)、腹神经索(蓝),听觉、视觉、嗅觉输入到运动输出第一次在同一张图上连通。

  科学家通过对比还发现了262种雄性特有细胞类型和114种两性形态不同的细胞类型。

  这些差异集中在高阶脑区,不仅解释了果蝇在求偶和攻击行为上的性别差异,更验证了微小的回路改变能引发全脑级别的影响。

  

  同一类神经元AOTU008在雄蝇(绿)与雌蝇(品红)中的差异,雄性多出两条投射。

  这张拥有1.25亿个突触连接、迄今按神经元数量计最大的脑图谱是怎么来的?

  研究人员先把一只果蝇切成几百万片薄片逐片进行电镜扫描;接着Google出动了泛洪填充网络(flood-filling networks)和PATHFINDER系统,将海量二维切片拼回三维神经元形态;最后由Janelia的专家逐个进行人工校对与注释。

  

  雄性果蝇脑与中枢神经系统的一小部分神经元,正面斜视(左)与俯视(右)。

  十年苦功,三家顶级机构倾注心血,最后交付给外界的却是一个异常极客的界面:整套数据基于CC-BY协议完全开源。

  

  你只需注册拿个token,敲一行pip install命令,几行代码就能把任意神经元的上下游连接拉到本地。

  一颗包含1.25亿个突触的大脑,变成了一份人人可下载的开源文件。

  唤醒这颗大脑

  中间究竟差了哪几步?

  从接线图到虚拟果蝇,工程上到底接通了什么?

  神经连接图本质上只是一张静态的「布线图」。要把这张图变成能跑的虚拟生命,还得在工程上补齐三道关键工序。

  第一道是神经元动力学。

  每个神经元怎么积累输入、何时放电,必须有数学模型支撑。学界目前常用的是漏电积分放电模型(Leaky integrate-and-fire)。

  只有接上动力学方程,静态的线圈才会变成涌动的数据流。

  第二道是感觉输入。Minecraft里的光照、玻璃方块和距离,必须被准确编码进果蝇的视觉神经元。

  第三道是动作输出。神经系统的电信号怎么翻译成角色在游戏里的物理位移?

  巧合的是,这次的Cell论文恰好给出了现成的通路:从R1到R6视觉神经元,再到DNg13运动神经元,这是一条被完全探明的视觉—运动链路。

  

  Janelia演示的一条完整视觉运动通路:从R1到R6视觉神经元一路连到DNg13运动神经元。

  只要在这条链路上把接口写对,虚拟果蝇看到前方的方块,就该做出真实的反应。

  图谱、AI与沙盒引擎

  被彻底踩平的科研门槛

  为什么一个硕士生能在短短两天内,跑通全整套全脑仿真?

  先看看这一周凑齐了什么。

  第一样,是完全开源的脑图谱。

  它提供了精确到纳米级的结构数据和直接可用的API。

  第二样,是狂飙的AI代码能力。

  把几十万个神经元的连接表变成能跑的模拟器,涉及海量繁琐的接口工程:读数据、建网络、写动力学、接游戏引擎。

  放在过去这是专业工程师团队几个月的工作量,而现在,GPT-6 Astra把工程量硬生生压到了一个研究生业余时间就能扛下的级别。

  第三样,是人人都有的沙盒引擎。

  Minecraft自带模组生态、物理规则和光照碰撞。你想测果蝇躲不躲障碍,垒几块玻璃就是墙;想测它追不追光,插个火把就行。

  图谱提供结构,AI压低工程门槛,游戏提供直观的可视化世界。

  三者叠加,让一个过去需要立项、拨款、组队的科研课题,变成了一个可复现的开源游戏。

  对比一下全脑仿真的历史。

  最出名的OpenWorm项目,线虫只有302个神经元,科学家和工程师组建开源社区做了十几年,才让虚拟线虫在模拟器里扭动起来。

  即便是半年前,Eon Systems把FlyWire雌蝇全脑模型接进MuJoCo物理引擎,让虚拟果蝇走路、梳理、进食,也需要极高的配置:一家专职公司,加一台实验室级物理引擎。

  连Neuralink创始人马斯克都跑到评论区惊叹。

  

  而这次,果蝇神经元数量是线虫的500多倍,配置却降到了一个研究生,一个AI,一台能跑Minecraft的电脑。

  可以预见,代码一旦开源,这颗果蝇大脑会被接进Unity、虚幻引擎甚至真实的机器人躯壳里。同一张图谱,将长出无数只不一样的数字果蝇。

  前沿AI给科研带来的最大变化,或许并非直接替科学家发现真理,而是把「谁有资格动手验证」这条准入线,向下猛推了一大截。

  2000年前的浪漫猜想

  第一次有了代码

  前OpenAI设计师Pietro Schirano转发Evan帖子时,留下一句改写自庄子的评论。

  庄周梦蝶的浪漫,在科学面前依然是一道跨不过去的物理鸿沟。

  能驱动行为,绝不等于产生了意识。

  当前的项目只能证明模拟神经活动驱动了角色运动。

  这只在玻璃盒子里打转的方块果蝇,闻不到气味,感受不到温度。它有没有主观体验,会不会做梦,谁也不知道。

  但科学的推进靠的本来就不是玄想,而是行为层面的验证。

  改一改游戏环境,它会不会做出稳定的反应?打乱几条神经连接,它的飞行轨迹会不会跟着变?关掉一部分神经活动,它会不会当场宕机?

  过去,这些问题需要漫长的湿实验,费劲地养虫子、做基因敲除、漫长地等结果。

  现在,研究者可以先在电脑里断几行代码跑一遍,把真正值得验证的猜想挑出来,再回到真实果蝇身上去检验。

  

  一条6天大的幼体斑马鱼,透明轮廓里约14万个神经元正被逐类点亮。这是第一个覆盖整个脊椎动物脑的连接组,同一条鱼的全脑活动记录也已对齐进来。

  可以预见,代码一旦开源,这颗大脑会被接进Unity、虚幻引擎甚至真实的机器人躯壳里。

  同一张图谱,将长出无数只不一样的数字果蝇。

  过去的很长一段时间里,让一颗果蝇大脑在数字躯壳里动起来,需要一家公司和一台实验室级物理引擎。

  现在,只需要一个研究生、一个AI和一台能跑Minecraft的电脑。

  这只方块世界里的果蝇,虽然跑通了神经的物理指令,但是否会做梦(具备意识和生命体验),依然是未知。

  但至少这一次,想要继续探索这个答案的人,不再需要任何顶尖实验室的背书。

  参考资料:

  https://male-cns.janelia.org/download/

  https://x.com/skirano/status/2096329737446531328

  https://x.com/evnsnclr/status/2095975490708291948

  https://www.janelia.org/project-team/flyem/male-cns-connectome

  编辑:元宇

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