Цифровое бессмертие, которое еще недавно казалось научной фантастикой, постепенно начинает приобретать реальные очертания. Группа исследователей представила проект, в рамках которого им удалось создать детальную цифровую модель мозга мухи-дрозофилы и запустить ее в компьютерной среде. В результате появилась так называемая «цифровая муха» — система, которая способна существовать в виртуальном пространстве, реагировать на окружающую среду и управлять виртуальным телом насекомого.
Процесс трансляции статического коннектома в динамическое поведение. Авторы: Dr Alex Wissner-Gross. Источник: theinnermostloop.substack.com.
Главной особенностью проекта стало то, что ученые не просто создали абстрактную нейросеть, вдохновленную биологическими принципами. Вместо этого они перенесли в компьютер максимально точную структуру мозга настоящего организма. В симуляции воспроизведено около 125 тысяч нейронов и примерно 50 миллионов синаптических соединений между ними. Это означает, что модель повторяет не только общий принцип работы нервной системы, но и ее конкретную архитектуру — сложную сеть взаимосвязей, сформированную в процессе эволюции.
Проект получил название EON Systems. Его разработчики считают, что подобный подход открывает новое направление в исследовании мозга и может со временем изменить представление о границах между биологическими и цифровыми формами жизни.
Чтобы понять значимость этого достижения, важно различать два принципиально разных подхода к созданию искусственных систем поведения. Современные системы искусственного интеллекта, которые управляют роботами или виртуальными персонажами, чаще всего используют метод обучения с подкреплением. В этом случае исследователи создают нейросеть без заранее заданной структуры поведения и дают ей определенную цель — например, научиться ходить или двигаться вперед. Система начинает совершать случайные действия, а алгоритм оценивает их результат. Если действие приводит к желаемому результату, программа получает положительное подкрепление. После миллионов или даже миллиардов повторений нейросеть постепенно находит оптимальную стратегию поведения.
Такой подход позволяет эффективно моделировать внешние действия. Например, виртуальные животные могут научиться передвигаться в симуляторе или выполнять сложные моторные задачи. Однако при этом их поведение является результатом математической оптимизации, а не отражением реальной биологической структуры нервной системы.
Система EON Systems устроена принципиально иначе. Она не обучалась ходьбе и не проходила длительного процесса тренировок в виртуальной среде. Вместо этого ученые воспроизвели саму архитектуру мозга мухи-дрозофилы. В компьютерную модель была перенесена схема нейронных связей, сформированная в процессе биологической эволюции. После подачи входящих сигналов система начала функционировать так, как диктует ее внутренняя структура. Другими словами, поведение цифровой модели является следствием самой организации ее нейронной сети, а не результатом математического обучения.
Подобный подход называется эмуляцией мозга. В отличие от искусственного интеллекта, который имитирует поведение, эмуляция пытается воспроизвести саму нервную систему организма со всеми ее связями и динамикой работы.
До недавнего времени такие эксперименты были возможны только для крайне простых организмов. Самым известным примером является проект OpenWorm, в рамках которого исследователи попытались полностью смоделировать нервную систему круглого червя Caenorhabditis elegans. Этот организм широко используется в научных исследованиях, поскольку его нервная система очень проста и полностью изучена.
Мозг Caenorhabditis elegans состоит всего из 302 нейронов. Благодаря такой простоте ученым удалось относительно подробно описать все нейронные связи и создать компьютерную модель нервной системы червя. Однако поведенческий репертуар этого организма крайне ограничен: он способен выполнять лишь простые движения и базовые реакции.
Авторы: Shiu P.K., Sterne G.R., Spiller N. и соавторы.
Источник: nature.com
a. Полная реконструкция морфологии нейронов с использованием платформы FlyWire. В рамках проекта были сегментированы и затем вручную проверены все нейроны центрального мозга, а также обе зрительные доли. Важно отметить, что представленные изображения и соответствующий набор данных зеркально отражены относительно реального мозга мухи.
b. Обзор экосистемы FlyWire. Проект основан на данных электронной микроскопии, полученных в работе Zheng и соавторов, картах синаптических соединений, опубликованных Buhmann и Heinrich, а также на моделях прогнозирования типов нейромедиаторов, предложенных Eckstein и коллегами. Дополнительные аннотации, включая гемилинии, нервные структуры и иерархические классификации, подробно описаны в сопутствующей научной публикации.
c. Технологическая инфраструктура. FlyWire использует платформу CAVE для проверки, управления и анализа больших массивов нейронных данных. Доступ к системе возможен программным способом через инструменты CAVEclient, navis, fafbseg и natverse, а также через веб-интерфейсы — Codex, Catmaid Spaces и braincircuits.io. Кроме того, пользователям доступны статические выгрузки данных для самостоятельного анализа.
d. Пространственная организация мозга Drosophila. Мозг дрозофилы разделён на отдельные анатомические области на основе структуры нейропилей, как показано на дополнительных схемах (Extended Data Fig. 1). Нейропили ламины (lamina) на данной визуализации не отображены. Обозначения осей: D — дорсальное направление, L — латеральное, P — постериальное.
e. Архитектура синапсов. Синаптические бутоны у дрозофилы часто имеют полиадную структуру, когда один пресинаптический элемент соединяется сразу с несколькими постсинаптическими партнёрами. При анализе данных каждая связь между входящим и исходящим элементом рассматривается как отдельный синапс.
f. Исходные данные электронной микроскопии. На микроскопических изображениях, полученных в исследовании Zheng и коллег, чётко различимы нейронные тракты, трахеи, области нейропилей и тела клеток. Масштабная линейка изображения составляет 10 микрометров.
Создание цифровой модели мозга мухи-дрозофилы представляет собой огромный шаг вперед по сравнению с этим проектом. Нервная система дрозофилы включает примерно 125 тысяч нейронов — в сотни раз больше, чем у круглого червя. Кроме того, количество синаптических соединений между нейронами достигает десятков миллионов. Такое увеличение масштаба резко усложняет задачу моделирования.
Помимо сложности структуры, дрозофилы обладают значительно более разнообразным поведением. Они способны ориентироваться в пространстве, реагировать на запахи и визуальные сигналы, взаимодействовать с другими особями и выполнять сложные моторные действия. Именно поэтому этот организм уже много десятилетий является одной из ключевых моделей в нейробиологии.
Интересно, что ранее другие научные группы также предпринимали попытки создать виртуальных мух, способных двигаться в симуляции. Среди них были исследовательские проекты, связанные с подразделением DeepMind и научным кампусом Janelia. Однако в этих работах использовались классические методы машинного обучения.
В таких системах виртуальное существо училось двигаться с помощью алгоритмов обучения с подкреплением. Компьютерная модель совершала случайные движения, а алгоритм постепенно находил наиболее эффективную стратегию управления конечностями. Таким образом создавалась имитация поведения, но она не имела прямого отношения к реальной структуре мозга насекомого.
Проект EON Systems принципиально отличается тем, что пытается воспроизвести саму нервную систему, а не просто научить программу имитировать поведение.
Исследователи считают, что подобные эксперименты могут иметь далеко идущие последствия для науки. Эмуляция мозга позволяет изучать работу нервных систем на новом уровне детализации. Ученые могут наблюдать, как распространяются сигналы между нейронами, как формируются поведенческие реакции и как изменяется активность системы в ответ на различные стимулы.
Кроме того, подобные технологии могут помочь лучше понять фундаментальные механизмы сознания и интеллекта. Если удастся создать точные цифровые модели более сложных мозгов, это позволит исследовать процессы, которые в живом организме практически невозможно наблюдать напрямую.
Следующим этапом развития подобных проектов может стать создание цифровой модели мозга мыши. Нервная система этого животного значительно сложнее, чем у насекомых, и содержит десятки миллионов нейронов. Такой проект потребует колоссальных вычислительных ресурсов и еще более детального картирования нейронных связей.
В долгосрочной перспективе некоторые ученые рассматривают возможность создания цифровых моделей человеческого мозга. Подобная задача является невероятно сложной, поскольку человеческий мозг содержит около 86 миллиардов нейронов и сотни триллионов синапсов. Тем не менее развитие технологий сканирования мозга, вычислительных систем и нейробиологии постепенно приближает исследователей к возможности более глубокого понимания работы человеческого сознания.
Хотя до полноценной цифровой копии человеческого мозга еще очень далеко, создание виртуальной модели мозга мухи-дрозофилы показывает, что первые шаги в этом направлении уже сделаны. Для науки это может стать началом новой эпохи, в которой граница между биологическими и цифровыми формами жизни будет постепенно размываться.
Видеофрагмент «из жизни мухи» можно посмотреть в нашем Телеграмм-канале
ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ: Все материалы, представленные на этом сайте (https://wildinwest.com/), включая вложения, ссылки или материалы, на которые ссылается компания, предназначены исключительно для информационных и развлекательных целей и не должны рассматриваться как финансовая консультация. Материалы третьих лиц остаются собственностью их соответствующих владельцев.