В сентябре 2026 года интернет нашёл себе новое развлечение. Пользователи используют оцифрованную нервную систему мухи, чтобы имитировать поведение насекомого в самых разных сценариях. Сначала виртуальную дрозофилу запускали в более-менее правдоподобные миры вроде Minecraft, однако с каждым днём условия становились всё абсурднее. Муху заставляли проходить DOOM, отстреливаться от врагов в Half-Life, а затем и вовсе смотреть TikTok, варить пиво и торговать биткоинами.
На первый взгляд, звучит глупо. На второй — впечатляюще. Неужели научный прогресс дошёл до момента, когда мы можем полностью оцифровать организм и «оживить» его в «цифре»? К сожалению (или к счастью), нет, однако исследования, которые дали возможность издеваться над мухой, потенциально к этому приближают.
В статье разбираемся, как именно мозг дрозофилы перенесли в виртуальный мир, а также зачем учёные так скрупулёзно изучают мух.
Что произошло
Чтобы понять, как энтузиасты «оцифровали» муху, нужно разобраться, что именно мы подразумеваем под этим. 3 сентября 2026 года учёные из исследовательского кампуса Джанелии совместно с Google и другими научными партнёрами сообщили о публикации MaleCNS v1.0, коннектома самца дрозофилы. Это полная карта нейронов и всех нервных связей внутри насекомого.
Формально никакой научной революции в этом событии нет. Учёные уже не первый год пристально изучают нервные системы дрозофил и других относительно простых существ. Ещё в 2023 году исследователи опубликовали коннектом мозга личинки дрозофилы, а годом позже — взрослой самки. Актуальная работа — более комплексная схема, включающая в себя не только мозг, но и прочие элементы центральной нервной системы вроде брюшной нервной цепи для перемещений.
Создание коннектомов — очень комплексная и утомительная задача. Даже относительно небольшой мозг мухи состоит из 140 тысяч нейронов, которые совокупно имеют около 50 миллионов соединений (синапсов). И всё это долгое время приходилось подсчитывать вручную.
Мозг дрозофилы разрезали на чрезвычайно тонкие участки толщиной около шести микрон, меньше сотой части человеческого волоса. Далее их внимательно изучили методом электронной микроскопии, чтобы рассмотреть отдельные нейроны и идущие от них синапсы.
Затем следует самый ответственный этап — карты нейронов с пары соседних ломтиков мозга нужно раз за разом корректно объединять друг с другом. Это называется сегментацией. Если напутать и провести неправильную связь между нейронами — эксперименту конец.
Здесь на сцену выходит Google, которая и презентовала MaleCNS v1.0. Нейросети компании в последние годы используются для автоматизации сегментации, однако каждый их шаг нужно скрупулёзно перепроверять. На каждый нейрон мозга, по словам учёных, уходит примерно по 19 минут. Путём несложных подсчётов получается, что лишь на верификацию работы нейросети для целой ЦНС дрозофилы ушло более 50 000 человекочасов. Не удивительно, что на путь от начала изучения до создания полного коннектома мухи ушло, по заявлениям Google, 15 лет.
А ведь это чрезвычайно простой по сравнению с млекопитающими организм. Для сравнения, в одном лишь мозге человека может содержаться до 100 миллиардов нейронов — в 645 000 раз больше, чем в мухе целиком. Так что даже задумываться о создании коннектома человека учёным ещё очень и очень рано.
На выходе у исследователей получилась очень подробная и самая комплексная на сегодняшний день карта нейронов организма. Прежде всего её планируют использовать для изучения особенностей работы мозга. Например, уже сейчас учёные могут сравнить нервные системы самца и самки дрозофилы, чтобы выявить физиологические половые различия. Также коннектом позволяет лучше понять, как именно сигналы переносятся по нейронам для совершения действий тела.
Как перенести муху в «цифру»
Первые эксперименты с участием виртуальной мухи начались за полгода до потока абсурдных симуляций. Исследователи из компании Eon Systems в марте 2026 года опубликовали работу, где показали, как цифровая дрозофила самостоятельно подходит к виртуальному источнику сахара и пытается всосать его хоботком.
Учёные взяли за основу коннектом мозга самки дрозофилы, опубликованный в научных статьях ещё в 2024 году. Он доступен в виде трёхмерной карты и нескольких очень подробных таблиц, где указана информация не только о каждом нейроне, но и о свойствах многих из них. Например, из них можно узнать, какой из нервов возбуждается, когда муха видит что-то потенциально опасное.
Фактически, коннектом представляет из себя привычную для ИИ-инженеров нейросеть с набором входных нейронов-точек, множества промежуточных нейронов, а также группы выходных нейронов.
Когда входной нейрон активируются внешним раздражителем, сигнал движется по синапсам к соседним нейронам и так до тех пор, пока не доберётся до выходных нейронов, отвечающих за физическую реакцию.
Карту нейронов мозга объединили с физически корректной 3D-моделью мухи. Если запустить эту систему в виртуальную среду, ничего не произойдёт. Объекты внутри неё нужно предварительно интерпретировать. Например, пометить банан как источник глюкозы, который воздействует на конкретный участок мозга дрозофилы и подаёт сигнал приблизиться к нему и начать питаться.
При этом опубликованный в 2024 году коннектом не включает в себя брюшную нервную цепь для управления перемещением, поэтому учёные вольно привязали доступные в мозге нейроны к конкретным механическим движениям на основе теоретических данных. Проще говоря, перемещения мухи — это допущение учёных, основанное на годах исследований, но не чистая симуляция.
«В настоящее время тело мухи не управляется всей нижестоящей моторной иерархией биологической мухи. Вместо этого мы используем небольшое количество нисходящих выходов в качестве практического интерфейса между моделью коннектома и биомеханикой. Известно, что у мухи определенные нисходящие нейроны участвуют в определенном поведении».— Eon
Есть и ещё одно ухищрение, на которое пришлось пойти, чтобы система выглядела правдоподобно — если виртуальная муха не получает внешних сигналов, алгоритм насильно запускает модель перемещения и отключает её лишь когда муха получает сигнал вроде визуальной угрозы.
В результате получилась сцена, которая со стороны действительно очень напоминает поведение живой мухи. Но насколько правдоподобна эта симуляция? Сегодня она, увы, имеет мало общего с реальностью. Даже крохотная нервная система дрозофилы — это очень комплексный механизм, который устроен заметно сложнее, чем однообразный перенос заряда от одного нейрона ко всем соседним.
В действительности нейрон может отказаться принимать заряд или зарядиться лишь частично. Во втором случае для активации и дальнейшей передачи энергии нейрон должен быстро получить несколько зарядов от одного или нескольких «соседей». В идеале нужно знать мембранный потенциал нейрона, его степень возбуждения, понимать динамику нейромодуляторов, метаболическое состояние организма и многое другое. Эти и многие другие биохимические особенности непрерывно влияют на динамику движения зарядов по нейронам.
И как раз этих критически важных элементов для понимания работы мозга дрозофилы у учёных пока нет. Исследователям предстоит долго изучать конкретные зафиксированные реакции живых мух на раздражители на уровне отдельных нейронов, чтобы оценить их динамику работы.
Сколько на это уйдёт времени, точно сказать не получится, но, по всей видимости, немало, если учесть, сколько лет потратили на создание «голой» схемы нейронов.
Сегодня же во многих «мушиных аттракционах» для симуляции более-менее правдоподобного перемещения сигналов между нейронами используется упрощённый алгоритм LIF — leaky integrate-and-fire. За основу берётся идея, что всем нейронам нужно накопить фиксированный заряд для передачи информации соседу. Если же нейрон бездействует, то его заряженность постепенно угасает. Учёные признаются, что такой алгоритм, вероятно, может предсказывать отдельные реакции мухи на раздражители, но ей далеко до биологически корректного поведения.
«…В нём используется нечеткая динамика LIF, а не морфологически детализированные многокомпонентные нейроны, и он опирается на предполагаемую идентичность нейромедиаторов и упрощенные модели синапсов. Это означает, что дендритные нелинейности, разнообразие биофизических каналов и многие специфические динамики не представлены. Этого достаточно, чтобы восстановить некоторые сенсомоторные преобразования, но явно не хватает полного спектра нейронной активности».— Eon
Мечтают ли электромухи пройти DOOM
Настоящий всплеск интереса к теме возник в сентябре с появлением более подробного коннектома MaleCNS v1.0. Он включает в себя в том числе брюшную нервную цепь, которая отвечает за перемещение. Иными словами, на карте нервной системы появились конкретные нейроны, которые дают организму сигнал начать махать крыльями. Это избавляет от необходимости делать вольные допущения.
Теперь не приходится предполагать, что конечный нейрон отвечает за взмах крыльев, ведь можно проследить путь до конечного моторного нейрона. Симуляция из-за этого становится чуть точнее, но фундаментальные проблемы, о которых мы говорили ранее, остались теми же. Посмотреть на 3D-визуализацию нейронных связей мухи может любой желающий.
На этот массив детально описанных данных обратили внимание интернет-пользователи и начали издеваться над мухой в меру воображения. Как и в случае с экспериментом Eon, визуальные сигналы из игры или другого ПО привязываются к подходящим рецепторным нейронам, чтобы виртуальная дрозофила их «поняла». Правда, в большинстве случаев энтузиасты даже не скрывают, что используют данные для развлечения.
Например, один из пользователей наложил видео с клипом песни Bad Apple поверх 3D-модели мозга — светлые участки видео активировали все нейроны за ними. Будет ли муха в реальности реагировать на энергичный трек? Не исключено, но «эксперимент» к этому отношения не имеет.
В иных ситуациях энтузиасты всё же пытались добиться некоего подобия симуляции, однако почти во всех ситуациях приходилось детально прописывать логику поведения мухи. Очевидно, что дрозофила сама пройти DOOM не сможет, поэтому энтузиасты перевели игру на понятных насекомому язык.
Например, появившийся в правой части экрана враг активирует нейрон, связанный со зрительным восприятием. Далее этот сигнал движется по синапсам к соседним нейронам и в конечном счёте добирается до финального доступного нейрона. Как правило, он приводит к «моторному выходу», то есть физической реакции вроде взмаха крыльев или движения конечностей.
На первый взгляд, система выглядит в меру правдоподобно, однако в ней очень много условностей. Разумеется, движения усиками не помогут мухе победить импа в DOOM, поэтому создатели таких мемных симуляторов зачастую программируют не только входные сигналы, но и интерпретируют моторный выход. Например, взмах крыльев можно приравнять к нажатию кнопки стрельбы.
Чтобы муха действовала «осмысленнее» в экспериментах с целями, правильные действия нужно награждать дофамином. Если этого не делать, то сигнал, идущий от рецепторного нейрона, будет в равной степени влиять сразу на несколько моторных нейронов. В этом случае муха будет либо стоять на месте без дела, либо выполнять действия хаотично.
Дофамин в этом случае помогает усилить одну конкретную нервную цепь между рецепторным раздражением и нужным действием. Разумеется, что именно считать правильным, определяет человек. Например, когда дрозофила-трейдер удачно заработала на биткоине, инженер может вручную активировать всплеск дофамина. Он, в свою очередь, незначительно меняет веса в коннектоме — фактически, так же, как и в привычных сегодня генеративных нейросетях.
Цепочка сигналов, которая привела к выбросу дофамина, будут срабатывать в будущем с большей вероятностью. Таким образом, муха закрепляет в голове, что, например, пролистывание TikTok — это полезное действие, которое нужно повторить.
Виртуальная муха в данном случае фактически представляет из себя цифровую марионетку. Инженеры внимательно следят, как сигнал движется от рецепторного нейрона к моторным, а затем скрупулёзно модифицируют работу нервной системы: приписывают выходным нейронам нужные действия или усиливают отдельные нервные цепочки при помощи дофамина.
Многие энтузиасты открыто указывают, что их проекты — это просто развлекательные упражнения с большим количеством условностей. Например, автор симулятора мухи в DOOM прямо пишет, что происходящее на экране имеет мало общего с думающей дрозофилой, а многие системы вроде интерпретации зрительного сигнала написаны создателем с нуля. Более того, многие признаются, что и вовсе используют лишь небольшую часть мозга, чтобы упростить систему.
Лучше всего разницу между реальным поведением мухи и вирусными симуляциями объяснил автор одного из первых мушиных аттракционов с дрозофилой, летающей по пустому миру в Minecraft.
«Поясню, что я не имитирую сознание мухи и не загружаю в игру живой мозг. В демоверсии используется реконструированная карта нейронных связей плодовой мушки с упрощенными правилами прохождения активности по этой сети. События Minecraft вводятся в модель, а активность в выбранных группах нейронов помогает выбирать и корректировать движения, которые я запрограммировал, такие как полёт, уход за собой, кормление или побег. Схема основана на биологических данных, но модель активности, входные данные для игры и отображение движений требуют инженерного решения. Это интерактивный способ изучения коннектома, а не свидетельство наличия сознания или полного воссоздания живой мухи».— @evnsnclr
Если простыми словами, то коннектом мухи несовершенен и там нет множества данных, чтобы можно было говорить о полноценном переносе мухи в тот же Minecraft и уж тем более в DOOM. Муха не ведёт себя так, как делала бы это в реальном мире. Энтузиасты сильно достраивают модель, чтобы муха действовала согласно правилам игры. Так что речь идёт не о настоящей симуляции, а о нейронной сети на основе нервной системы мухи.
Некоторые же и вовсе создают нарочито неправдоподобные системы. Например, впечатляющее демо, где муха проходит уровень в Beat Saber лучше умелого игрока — почти целиком и полностью фикция.
Автор обучил нервную систему дрозофилы правильно махать лапами в такт музыке. Правильные движения заранее подавались в коннектом как сильные сигналы и усиливались дофамином, а «моторный выход» интерпретировался как точный удар в нужном направлении. В реальности у мухи нет такого дотошного учителя, который бы не только за неё решил, в какую сторону махать лапами, но и буквально модернизировал бы её нервную систему, чтобы дрозофила машинально делала всё как нужно.
Так что если вам покажут демо с мухой, оперативно освоившей параллельную парковку, под предлогом: «даже дрозофила умеет, а ты — нет», можете особо не переживать.
Матрица уже близко. Или нет?
Издевательства над дрозофилой, подкреплённые громкими заголовками вроде: «Мы научили муху листать TikTok», стали такими популярными, что некоторые пользователи даже задались вопросом, этично ли всё это. Но, как мы выяснили, в нынешнем виде коннектом дрозофилы имеет мало общего с настоящим мозгом мухи. Это больше напоминает локальную нейросеть, притом весьма и весьма скромную по современным меркам.
В этом смысле один из ключевых выводов, который можно извлечь из MaleCNS v1.0 — нервные системы настолько комплексные и сложные, что даже осмыслить это тяжело. Более десяти лет ушло у учёных на создание лишь базовой схемы мозга размером с крупинку мака. До полной репликации даже такого крохотного организма в «цифре» пройдёт не один десяток лет. Поэтому неудивительно, что учёные, реагируя на MaleCNS v1.0, не упоминают виртуальные копии и не вспоминают «Матрицу»..
И дело не в том, что перенос сознания человека в «цифру» невозможен — просто сейчас говорить о нём слишком рано. Учёные до сих пор не разобрались в устройстве мозга мухи размером с крупинку соли. Человеческий же мозг сегодня — совсем непроглядный «чёрный ящик», и пока исследователи не разберутся с принципом его работы, выстроить правдоподобный набор гипотез о том, как его симулировать, не выйдет.
Коннектом — это карта нейронов и синапсов между ними. Но живой мозг — это ещё и:
- Точные параметры самих нейронов (сопротивление мембраны, ёмкость, типы ионных каналов, пороги срабатывания).
- Динамика нейромодуляторов (дофамин, серотонин, октопамин и десятки других), которые меняют силу связей и состояние целых сетей в реальном времени.
- Правила пластичности — как связи усиливаются или ослабевают от опыта.
- Текущее состояние организма (уровень возбуждения, гормоны, сенсорный шум).
В теории создание точных цифровых копий мозга в будущем можно будет ускорить неинвазивными методами. Исследователи уже разрабатывают менее разрушительные подходы: методы молекулярной маркировки связей, расширение ткани без потери синапсов и различные гибридные оптико-электронные техники. Но пока все они сегодня дают либо очень размытую картинку, либо работают только на очень маленьких объёмах мозга. Иными словами, разрезание мозга на тонкие ломтики пока что выглядит самыми перспективным и эффективным методом.
Впрочем, для достижения важных и полезных научных прорывов копия человеческого мозга и не нужна. Когда технологии позволят создать карту мозга существа с мозгом, схожим с человеческим структурно (например, мыши или другого млекопитающего), мы сможем изучить их для исследования нейродегенеративных заболеваний. Болезни Паркинсона и Альцгеймера, шизофрения, депрессия зарождаются в головном мозге, но понять их причины и паттерны распространения учёные не могут из-за сложности нашей нервной системы. Коннектомы — одни из самых обнадёживающих «ключей» для лечения этих болезней.
В далёком будущем подобные исследования уже человеческого мозга могут помочь нам лучше разобраться в феномене сознания. Некоторые философы и публичные интеллектуалы до сих пор уверены, что материя и сознание — две принципиально разных сущности. Иными словами, эмпирически «нащупать» сознание, по их мнению, невозможно. Если нейробиологам удастся это сделать, появится хороший повод поставить гипотезу о двойственности материи и сущности под сомнение.
А если заглянуть в совсем далёкое в будущее, где человеческий мозг всё-таки удастся оцифровать, останется вопрос, на который, вероятно, никогда не будет окончательного ответа. Предположим, мы создали идеальную копию: все связи, все параметры нейронов, всё текущее состояние мозга перенесены в компьютер с абсолютной точностью. Будет ли эта цифровая сущность тем же самым человеком? Вопрос философский и, вероятно, он останется открытым.