果蝇大脑成功接上了ChatGPT

“我闻到醋和酵母的味道。我尝到糖。又暖又亮。我该怎么做？”

这句话，来自一颗果蝇大脑的放电。

13.8万个神经元一齐发出的脉冲，被一个翻译器逐个解码成词，拼成句子，一字不改，发给了ChatGPT。

就在昨天，开发者@chetaslua宣布，他把一整颗果蝇大脑模拟接上了ChatGPT。

1500万个连接，一次一个脉冲地跑完，在一台MacBook上。

没有神经芯片，也没有GPU。工具只有NumPy和一份连接组。连接组简单说，就是这颗脑子的布线图，神经元之间怎么连接的。

但就算是模拟，这件事的震撼程度丝毫没打折——生物神经信号，第一次被翻译成自然语言，直接和AI对话。

在让果蝇“开口说话”之前，Chetaslua先做了一件更要紧的事：证明这颗模拟大脑跑出来的结果是靠谱的。

于是，他照着论文设计了一次合理性检验。

喂糖——负责喙部动作的MN9神经元以78 Hz放电。这说明，这只果蝇尝到甜味了，嘴巴以每秒78次的频率往前伸，准备开吃。

加进苦味——频率瞬间掉到3 Hz。缩回来了，不吃了。

方向和2024年发表在《Nature》上的论文结论对得上。

喜欢和讨厌，在这颗脑子里就是两串频率。高频是伸嘴去吃，低频是缩回来。

有网友追问：78 Hz是真实连接组数据跑出来的，还是你的模型自己编的？

他回了两个词：its real（真实的）。

这一步很关键。模拟大脑最容易犯的毛病就是自说自话。

但先拿一个论文里有定论的通路去验证，对上了，后面的话才有人听。

01

放电怎么变成一句人话

这是整个实验最关键的一步，也是最妖的一步。

他在这颗大脑自己的活动上训练了一个“线性读出”。说人话就是一个翻译器——把不同的放电模式对应到不同的词上。

这只果蝇的大脑每产生一种特定的神经活动模式，翻译器就吐出一个对应的词。

训练时他做了一件特别讲究的事：把感觉神经元排除在外。

因为气味撞上嗅觉神经元的那一瞬间，信号最干净，读出来不算本事。就好比考试的时候你偷看了答案，那当然全对，但没意义。

他要的是：这股信号在脑子里传了好几站之后还剩下多少，能不能在下游被认出来。

也就是说，从“闻到了”到“准备动手”的中间环节里，信息还在不在。

结果：16个词全对，准确率100%。

他又把可用信号缩到只剩下行神经元和运动神经元。也就是从脑子往身体发指令的那一层，已经非常靠近“动手”了，准确率还有85%。

这意味着气味、味道、触觉这些感受，从感知层一路传到“准备行动”的那一层时，依然带着能被读出来的信息。信号没有在传递中被稀释掉。

然后，这些词被这只果蝇自己拼成prompt，一字不改发给ChatGPT。

开头那句话，就是这一串环节吐出来的第一句。

注意这个次序——先有放电，再有词，再有句子。中间没有人润色。

用笔记本跑果蝇全脑，其实不是头一回。

2024年10月，伯克利的研究者就用FlyWire连接组模拟了13.9万个神经元、5000万个连接，也是一台笔记本，模拟结果能预测真实果蝇受到刺激后的反应。

这次新的地方在于：放电第一次被翻译成自然语言，一字不改地递给了一个大语言模型。

在此之前，模拟出来的神经活动只能拿去和真果蝇的反应对比。

而这套东西能做起来，前提是连接组数据完全公开。

数据的底座，是HHMI Janelia、剑桥大学和Google Research用了十年做出来的雄蝇中枢神经系统连接组——MaleCNS v1.0。

光人工校对就花掉44人年，9月3日登上《Cell》期刊，包含166700个神经元、1.25亿个突触连接，按CC-BY协议完全开源。

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

MaleCNS论文发表仅仅两天后，佐治亚理工的研究生Evan Smith就借GPT-6 Astra，把这套连接组塞进了Minecraft，让一只虚拟果蝇在玻璃密室里飞，神经活动直接决定每一次转向。

紧接着，又有人拿果蝇脑打Doom、跑马里奥64、玩Beat Saber。

十年的图谱，两天进游戏，再过几天开口和GPT对话。

Chetaslua还做了一轮反过来的测试。

“前方有墙”送进ChatGPT，ChatGPT回“向左”，再把这个指令打回果蝇的听觉神经元。

它服从了37次。一次不差。

但从来没找到过食物。

指令执行得滴水不漏，觅食交白卷。这说明能驱动行为，和产生意识之间，还隔着一道暂时跨不过去的鸿沟。

服从只需要信号进来、动作出去。但找食物要的是另一套东西——得记住哪边试过了、哪边还没有，得把几步之前的信息攒着用，得在陌生环境里形成某种“策略”。

这套本事，这只果蝇没有展示出来。

它有没有闻到真实的醋，它有没有主观体验，没人知道。开发者自己也只说这是模拟。

02

轮到我们回答

过去，想拿全脑仿真做点什么，你需要一间顶尖实验室、一笔六位数的经费、一支跨学科队伍，以及漫长的等待。

现在，只需一台笔记本，一份下载来的布线图，和一个愿意折腾的周末。

13.8万个神经元的果蝇脑，一个开发者在家就跑通了，还接上了ChatGPT。

下一个让生物神经信号和AI对话的实验，也许不必再等论文排期、不必再等经费审批。它可能就发生在某个人的书桌上，某个深夜，某次灵光一闪之后。

果蝇的那句“我该怎么做”，是翻译器拼出来的一句模板句。

但这个问题本身，现在确实该轮到我们来认真回答了。

来源：新智元、36Kr

排版：陈嘉图

参考资料：

https://x.com/chetaslua/status/2098387725972123825

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

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