Цифрове безсмертя, яке ще недавно здавалося науковою фантастикою, поступово набуває реальних обрисів. Група дослідників представила проєкт, у рамках якого їм вдалося створити детальну цифрову модель мозку мухи-дрозофіли та запустити її в комп’ютерному середовищі. У результаті з’явилася так звана «цифрова муха» — система, яка здатна існувати у віртуальному просторі, реагувати на навколишнє середовище та керувати віртуальним тілом комахи.
Процес трансляції статичного коннектому у динамічну поведінку. Автори: Dr Alex Wissner-Gross. Джерело: theinnermostloop.substack.com.
Головною особливістю проєкту стало те, що вчені не просто створили абстрактну нейромережу, натхненну біологічними принципами. Натомість вони перенесли у комп’ютер максимально точну структуру мозку справжнього організму. У симуляції відтворено близько 125 тисяч нейронів і приблизно 50 мільйонів синаптичних з’єднань між ними. Це означає, що модель повторює не лише загальний принцип роботи нервової системи, але й її конкретну архітектуру — складну мережу взаємозв’язків, сформовану в процесі еволюції.
Проєкт отримав назву EON Systems. Його розробники вважають, що подібний підхід відкриває новий напрям у дослідженні мозку та може з часом змінити уявлення про межі між біологічними та цифровими формами життя.
Щоб зрозуміти значущість цього досягнення, важливо розрізняти два принципово різні підходи до створення штучних систем поведінки. Сучасні системи штучного інтелекту, які керують роботами або віртуальними персонажами, здебільшого використовують метод навчання з підкріпленням. У цьому випадку дослідники створюють нейромережу без заздалегідь заданої структури поведінки та ставлять їй певну мету — наприклад, навчитися ходити або рухатися вперед. Система починає здійснювати випадкові дії, а алгоритм оцінює їхній результат. Якщо дія призводить до бажаного результату, програма отримує позитивне підкріплення. Після мільйонів або навіть мільярдів повторень нейромережа поступово знаходить оптимальну стратегію поведінки.
Такий підхід дозволяє ефективно моделювати зовнішні дії. Наприклад, віртуальні тварини можуть навчитися переміщуватися у симуляторі або виконувати складні моторні завдання. Однак при цьому їхня поведінка є результатом математичної оптимізації, а не відображенням реальної біологічної структури нервової системи.
Система EON Systems влаштована принципово інакше. Вона не навчалася ходьбі і не проходила тривалого процесу тренувань у віртуальному середовищі. Натомість вчені відтворили саму архітектуру мозку мухи-дрозофіли. У комп’ютерну модель була перенесена схема нейронних зв’язків, сформована в процесі біологічної еволюції. Після подачі вхідних сигналів система почала функціонувати так, як диктує її внутрішня структура. Іншими словами, поведінка цифрової моделі є наслідком самої організації її нейронної мережі, а не результатом математичного навчання.
Подібний підхід називають емулюванням мозку. На відміну від штучного інтелекту, який імітує поведінку, емулювання намагається відтворити саму нервову систему організму зі всіма її зв’язками та динамікою роботи.
До недавнього часу такі експерименти були можливі лише для надзвичайно простих організмів. Найвідомішим прикладом є проєкт OpenWorm, у рамках якого дослідники намагалися повністю змоделювати нервову систему кругового черв’я Caenorhabditis elegans. Цей організм широко використовується у наукових дослідженнях, оскільки його нервова система дуже проста і повністю вивчена.
Мозок Caenorhabditis elegans складається всього з 302 нейронів. Завдяки такій простоті вченим вдалося відносно детально описати всі нейронні зв’язки та створити комп’ютерну модель нервової системи черв’я. Однак поведінковий репертуар цього організму надзвичайно обмежений: він здатний виконувати лише прості рухи та базові реакції.
Автори: Shiu P.K., Sterne G.R., Spiller N. та співавтори.
Джерело: nature.com
a. Повна реконструкція морфології нейронів із використанням платформи FlyWire. В рамках проєкту були сегментовані та вручну перевірені всі нейрони центрального мозку та обох зорових долей. Важливо зазначити, що представлені зображення та відповідний набір даних дзеркально відображають реальний мозок мухи.
b. Огляд екосистеми FlyWire. Проєкт базується на даних електронної мікроскопії, отриманих у роботі Zheng та співавторів, картах синаптичних з’єднань, опублікованих Buhmann і Heinrich, а також на моделях прогнозування типів нейромедіаторів, запропонованих Eckstein та колегами. Додаткові анотації, включно з гемилініями, нервовими структурами та ієрархічними класифікаціями, детально описані у супутній науковій публікації.
c. Технологічна інфраструктура. FlyWire використовує платформу CAVE для перевірки, управління та аналізу великих масивів нейронних даних. Доступ до системи можливий програмним способом через інструменти CAVEclient, navis, fafbseg та natverse, а також через веб-інтерфейси — Codex, Catmaid Spaces і braincircuits.io. Крім того, користувачам доступні статичні завантаження даних для самостійного аналізу.
d. Просторова організація мозку Drosophila. Мозок дрозофіли розділений на окремі анатомічні області на основі структури нейропілів, як показано на додаткових схемах (Extended Data Fig. 1). Нейропілі ламіни (lamina) на цій візуалізації не відображені. Позначення осей: D — дорсальний напрям, L — латеральний, P — постеріальний.
e. Архітектура синапсів. Синаптичні бутони у дрозофіли часто мають поліадну структуру, коли один пресинаптичний елемент з’єднується одразу з кількома постсинаптичними партнерами. При аналізі даних кожен зв’язок між вхідним і вихідним елементом розглядається як окремий синапс.
f. Початкові дані електронної мікроскопії. На мікроскопічних зображеннях, отриманих у дослідженні Zheng та колег, чітко видимі нейронні тракти, трахеї, області нейропілів та тіла клітин. Масштабна лінійка зображення становить 10 мікрометрів.
Створення цифрової моделі мозку мухи-дрозофіли є величезним кроком уперед у порівнянні з проєктом OpenWorm. Нервова система дрозофіли включає близько 125 тисяч нейронів — у сотні разів більше, ніж у кругового черв’я. Крім того, кількість синаптичних з’єднань між нейронами досягає десятків мільйонів. Таке збільшення масштабу різко ускладнює задачу моделювання.
Окрім складності структури, дрозофіли мають значно більш різноманітну поведінку. Вони здатні орієнтуватися у просторі, реагувати на запахи та візуальні сигнали, взаємодіяти з іншими особинами та виконувати складні моторні дії. Саме тому цей організм уже багато десятиліть є однією з ключових моделей у нейробіології.
Цікаво, що раніше інші наукові групи також намагалися створити віртуальних мух, здатних рухатися у симуляції. Серед них були дослідницькі проєкти, пов’язані з підрозділом DeepMind та науковим кампусом Janelia. Проте в цих роботах використовувалися класичні методи машинного навчання.
У таких системах віртуальна істота навчалася рухатися за допомогою алгоритмів навчання з підкріпленням. Комп’ютерна модель виконувала випадкові рухи, а алгоритм поступово знаходив найефективнішу стратегію керування кінцівками. Таким чином створювалася імітація поведінки, але вона не мала прямого відношення до реальної структури мозку комахи.
Проєкт EON Systems принципово відрізняється тим, що намагається відтворити саму нервову систему, а не просто навчити програму імітувати поведінку.
Дослідники вважають, що подібні експерименти можуть мати далекосяжні наслідки для науки. Емулювання мозку дозволяє вивчати роботу нервових систем на новому рівні деталізації. Вчені можуть спостерігати, як поширюються сигнали між нейронами, як формуються поведінкові реакції та як змінюється активність системи у відповідь на різні стимули.
Крім того, подібні технології можуть допомогти краще зрозуміти фундаментальні механізми свідомості та інтелекту. Якщо вдасться створити точні цифрові моделі більш складних мозків, це дозволить досліджувати процеси, які у живому організмі практично неможливо спостерігати безпосередньо.
Наступним етапом розвитку подібних проєктів може стати створення цифрової моделі мозку миші. Нервова система цієї тварини значно складніша, ніж у комах, і містить десятки мільйонів нейронів. Такий проєкт вимагатиме колосальних обчислювальних ресурсів та ще детальнішого картування нейронних зв’язків.
У довгостроковій перспективі деякі вчені розглядають можливість створення цифрових моделей людського мозку. Подібне завдання є надзвичайно складним, оскільки людський мозок містить близько 86 мільярдів нейронів і сотні трильйонів синапсів. Тим не менш розвиток технологій сканування мозку, обчислювальних систем та нейробіології поступово наближає дослідників до можливості більш глибокого розуміння роботи людської свідомості.
Хоча до повноцінної цифрової копії людського мозку ще дуже далеко, створення віртуальної моделі мозку мухи-дрозофіли показує, що перші кроки в цьому напрямку вже зроблено. Для науки це може стати початком нової епохи, у якій межа між біологічними та цифровими формами життя поступово розмиватиметься.
Відеофрагмент «із життя мухи» можна переглянути в нашому Телеграм-каналі
ВІДМОВА ВІД ВІД ВІДПОВІДАЛЬНОСТІ: Усі матеріали, представлені на цьому сайті (https://wildinwest.com/), включно з вкладеннями, посиланнями або матеріалами, на які посилається компанія, призначено винятково для інформаційних і розважальних цілей, і їх не слід розглядати як фінансову консультацію. Матеріали третіх осіб залишаються власністю їхніх відповідних власників.