Мозг дрозофилы оцифровали, но это не сознание

Последние недели соцсети наводнили ролики, где мозг плодовой мушки заставляют делать вещи, к которым природа её не готовила. В одних видео она играет в Doom, в других — в Minecraft, третьи сажают её за руль или дают торговать криптовалютой. Дальше — дроны, роботы, танки, музыка и «камень, ножницы, бумага». Порой у неё действительно что-то получается, что подогревает интерес интернета.

Однако за эффектными кадрами скрывается вопрос: что именно показывают зрителям? Муху? Её мозг? Цифровую копию? Нейросеть, построенную по его образцу? Внутри компьютера нет ни мозга мухи, ни цифровой мухи, пережившей собственное тело. Так что же происходит на самом деле?

Формально история началась около десяти лет назад. Исследователи не планировали учить муху играть в Doom. Их интересовал фундаментальный вопрос: как из работы отдельных нервных клеток и связей между ними возникает поведение живого существа? Почему оно поворачивает в одну сторону, а не в другую, как распознаёт объекты, запоминает, выбирает действие и учится на опыте?

Человеческий мозг с его 86 млрд нейронов для такого анализа слишком сложен. Нужна была компактная нервная система, которую можно разобрать целиком. Круглый червь с 302 нейронами не подошёл: чем проще система, тем меньше сложного поведения на ней можно изучать. Дрозофила оказалась компромиссом — у неё относительно небольшая нервная система, но муха умеет видеть, ориентироваться, искать пищу, запоминать запахи, учиться и ухаживать за партнёром. К тому же плодовая мушка более века остаётся главным модельным организмом биологии.

Проект FlyEM исследовательского кампуса Медицинского института Говарда Хьюза HHMI Janelia занялся составлением подробной карты нервной системы дрозофилы. Начинали с отдельных участков, а с 2014 года к работе подключился Google, помогавший превращать снимки электронного микроскопа в трёхмерные модели клеток. После машинной обработки результат проверяли и правили люди.

К лету 2026 года учёные добрались почти до финиша. 8 июня появилась версия MaleCNS v1.0 — практически полная карта центральной нервной системы взрослого самца дрозофилы. Её сразу выложили в открытый доступ. Но настоящий выход за пределы научного сообщества случился почти три месяца спустя: 3 сентября в журнале Cell вышла итоговая работа международной команды «Половые различия в нервной системе дрозофилы: полная карта нейронных связей самца». В тот же день о результате рассказал Google Research. После этого и началась нынешняя волна экспериментов.

Научный результат оказался впечатляющим и без мемов. Учёные собрали почти всю центральную нервную систему взрослого самца: центральный мозг, обе зрительные доли и вентральную нервную цепочку, которая у насекомых выполняет роль, схожую со спинным мозгом позвоночных. Всё связано в единую карту, где можно проследить путь сигнала от зрительных клеток через мозг к цепям движения. Для существа размером несколько миллиметров цифры внушительные: около 166,7 тысячи нейронов, примерно 125 миллионов синаптических контактов и более 11 тысяч типов нервных клеток. По числу восстановленных нейронов это самая крупная полная карта нервной системы такого рода на сегодня.

Если грубо, получилась невероятно подробная схема проводки. Можно выбрать конкретный нейрон, рассмотреть его форму, проследить отростки и увидеть, с какими клетками он соединён. Всё это доступно на сайте проекта MaleCNS. Но означает ли это, что саму муху перенесли в компьютер? Нет — саму муху никто не переносил. MaleCNS — не запись работавшего мозга и не его резервная копия. Никто не зафиксировал, о чём она «думала», что помнила или какие сигналы бежали по нейронам в последние секунды жизни.

В компьютере оказалась прежде всего подробная анатомия нервной системы. Учёные знают форму отдельных нейронов, места контактов, могут определить типы многих клеток и даже дают прогнозы о нейромедиаторах. Всё это есть в открытом наборе MaleCNS. Но это всё ещё не работающий мозг, а лишь карта его устройства. Она не говорит, какие нейроны должны быть активны в конкретную секунду, с какой частотой они посылают импульсы, как меняется сила связей при обучении и в каком состоянии был весь организм. Иными словами, учёные подробно выяснили, что с чем соединено, но не то, как всё это работает. На ту же проблему указывали ещё пять лет назад в журнале eNeuro: одной карты связей недостаточно.

Василий Попков, кандидат биологических наук, руководитель лаборатории разработки инвазивных нейроинтерфейсов Института искусственного интеллекта МГУ, предлагает представить вместо мозга огромный дата-центр Google или «Яндекса». Само знание «проводки» уже даёт много: можно прослеживать возможные пути сигнала, искать закономерности и строить гипотезы. Но даже самая подробная схема далека от действующего мозга. Поэтому никакая погибшая дрозофила внутри компьютера не проснулась. У неё нет воспоминаний, ощущения тела или понимания, куда её подключили. Тогда кто или что заставляет её играть, водить и летать?

Проще всего разобрать эксперимент DoomFly. Здесь используется та самая «цифровая муха»: около 166,7 тысячи нейронов и более 25 миллионов направленных связей. Но просто загрузить данные и нажать «Играть» не получится. Между картой нервной системы и Doom разработчики построили целую систему. Кадр из шутера компьютер переводит в сигналы для клеток, связанных у мухи со зрением. Затем сигнал проходит через модель её нервной сети, а активность выбранных нейронов на выходе превращается в команды персонажу — идти, поворачивать или стрелять.

У настоящей мухи нет нейрона, отвечающего за выстрел из дробовика. Разработчик сам выбирает клетки и решает, какое действие в игре будет означать их активность. Но дальше он не управляет каждым движением вручную: сигналы проходят через модель нервной сети, и именно её активность определяет, что произойдёт на экране. То есть человек задаёт правила, по которым сеть «оживает»: как ведёт себя виртуальный нейрон, что получает на входе и во что превратится активность на выходе. Авторы DoomFly в подробном разборе проекта описывают систему осторожнее: в основе лежит карта связей MaleCNS, а правила работы нейронов задаются отдельно. Уже эта система управляет специально созданным интерфейсом Doom. Говорить, что «муха понимает Doom» или «научилась играть», авторы не готовы. Более того, экспериментальная версия не прошла собственные проверки, которые должны были подтвердить работу зрения, обучение и способность лучше выживать в игре.

С машиной принцип тот же. В проекте Flyhard к карте MaleCNS добавили правила работы нейронной сети и виртуальное тело мухи, лапа которой поворачивает руль, связанный с симулятором CARLA. До полноценного водителя ей далеко: самостоятельное визуальное вождение и одновременная работа рулём и педалями пока не освоены. Есть и проекты с летательными аппаратами, но некоторые используют не MaleCNS, а более раннюю полную карту мозга самки дрозофилы FlyWire. Например, в flybrain такую сеть пытаются использовать как контроллер для DJI Tello: в репозитории есть и симуляция, и код для реального дрона. Способ превращения сигналов нервной сети в команды аппарату по-прежнему содержит немало заданных разработчиком допущений. В отдельных опытах цифровую муху научили управлять цифровой моделью двухколёсного велосипеда: после 1238 падений насекомое сумело сохранить равновесие и поехало прямо. Если значительную часть правил задаёт человек, можно ли говорить, что муху чему-то научили?

Здесь возникает важная подмена. Если программист заранее решил, что активность определённых нейронов означает поворот направо, сама система ничему не научилась. Ей просто задали, во что превращать сигнал. Настоящее обучение начинается, когда система что-то делает, получает результат и в похожей ситуации ведёт себя иначе. Некоторые нынешние проекты приближаются к этому. В Flyhard система до обучения не справилась ни с одним из 100 контрольных заданий на поворот руля, а после — выполнила все 100. Работа действительно изменилась, но авторы подчёркивают: речь об узком навыке, а не о воспроизведении обучения настоящей мухи.

Показательнее устроен Stonkfly — проект с торговлей криптовалютой. Прибыль используется как сигнал «награды», убыток — как отрицательный, после чего некоторые связи внутри системы могут меняться. На бумаге это похоже на обучение, но авторы предупреждают: того, что система действительно научилась прибыльно торговать, они пока не показали. Одно дело — заставить карту связей выдавать команды. Другое — показать, что благодаря опыту система решает задачу иначе и лучше. И даже если это удастся, остаётся вопрос: что всё это расскажет о настоящем мозге?

Даже если завтра цифровая муха идеально припаркует вашу машину и поможет заработать на бирже, нейробиологам это вряд ли даст нечто принципиально новое о мозге дрозофилы. Настоящая научная ценность в другом. Допустим, исследователь считает, что определённая цепочка нейронов отвечает за конкретную реакцию. В компьютерной версии можно изменить работу клеток, убрать связь, усилить или ослабить сигнал — и посмотреть, что произойдёт. Затем похожий эксперимент провести с настоящей дрозофилой. Если живая муха отреагирует примерно так же, это станет аргументом в пользу гипотезы. Смысл не в том, подстрелила ли виртуальная муха кого-то в Doom, а в том, удалось ли предсказать поведение настоящего животного.

Поэтому нынешние эксперименты с играми, автомобилями и криптовалютой пока в стороне от этой задачи. Отсюда и ещё одна любопытная вещь: неудача такой системы иногда интереснее успеха. Если исследователи взяли настоящую карту связей, добавили всё, что знают о работе клеток, а система всё равно не может сделать то, с чем легко справляется живая дрозофила, значит, в нашем понимании её нервной системы чего-то не хватает. И дело, скорее всего, не в одной детали. Одна из самых очевидных — сам организм.

Мозг дрозофилы развивался вместе с шестью ногами, крыльями, сложными глазами, мышцами и органами чувств. Каждое движение возвращает ему информацию: меняется картинка перед глазами, положение тела, сигналы от мышц и суставов. На работу нервной системы влияют голод, температура и химическое состояние организма. Поэтому даже подробная карта связей оказывается вырвана из среды, в которой настоящий мозг работал всю жизнь. Убрать тело, оставив одну нервную систему, — совсем не нейтральная операция. Вокруг карты разработчикам приходится собирать для мухи новое, искусственное тело: камера заменяет глаза, двигатель — мышцы, а сигнал компьютера превращает активность нейронов в движение, поворот или выстрел.

Так история приобретает оттенок научной фантастики. Биологическая муха давно погибла, а построенную по её нервной системе конструкцию продолжают помещать в новые миры и заставлять решать задачи, о существовании которых настоящая дрозофила не подозревала. В кино похожий мотив появляется не раз: цифровые копии сознания продолжают существовать отдельно от биологических оригиналов. Происходящее с мухой перекликается с названием рассказа Харлана Эллисона «У меня нет рта, а я должен кричать»: «У меня нет крыльев, но я должен летать». К счастью для мухи, пока это лишь литературная метафора. Но что, если однажды цифровая версия сможет не только воспроизводить работу мозга, но и по-настоящему мыслить?

На мухе история не заканчивается. Тот же подход в принципе применим к более сложным организмам: сначала получить подробную карту связей, затем попытаться понять, как она работает. С мышью, обезьяной и тем более человеком масштаб задачи вырастает на несколько порядков. Но, как считает Василий Попков, принципиально невозможной она от этого не становится. Получить схему — ещё не значит понять, как работает мозг. И чем сложнее организм, тем больше расстояние между этими задачами.

А если когда-нибудь пройден будет и он? Если компьютерная версия человеческого мозга начнёт говорить как конкретный человек, вспоминать его детство, узнавать близких, бояться смерти и утверждать, что она и есть тот самый человек, — что именно появится внутри компьютера? Модель? Копия? Или уже кто-то, кто сам считает себя человеком? На отсутствие единой общепринятой теории сознания указывают и авторы обзора в Nature Reviews Neuroscience. Так что до «Чёрного зеркала» пока далеко. Но граница между фантастикой и реальным экспериментом за последние годы стала чуть менее отчётливой.

Ещё недавно полная карта нервной системы животного, которую можно загрузить в компьютер и использовать для экспериментов, звучала бы как завязка научно-фантастического рассказа. Теперь такая карта лежит в открытом доступе, а разработчики наперегонки испытывают её в новых ролях. Почти наверняка, пока этот текст готовится к публикации, кто-нибудь уже придумал для мухи новую профессию. Возможно, однажды ей доверят что-нибудь по-настоящему ответственное. Например, писать статьи. Впрочем, не исключено, что этот день уже наступил.