果蝇大脑开源后，比人还忙：打游戏、看K线、学停车

有人给它100美元模拟炒比特币，也有人让它写LinkedIn帖子，最后退休到一座虚拟的“果蝇天堂”。

这场接力始于9月3日。一份名为MaleCNS v1.0的果蝇神经系统接线图向公众开放，程序员很快就接了过去。

这份数据覆盖一只成年雄性果蝇的大脑和腹神经索，后者相当于昆虫的脊髓。整张图标出了16.67万个神经元和约1.24亿个突触连接，可以从眼睛一路追到控制腿部的运动神经元。

参与数据门户FlyWire Codex开发的研究人员称，网站的日下载量很快达到数千次。AI编程工具也把搭建游戏、图像和控制接口的门槛降了下来。

原本用于研究视觉、运动和求偶的神经科学材料，几天后成了互联网开发者的新玩具箱。

01互联网给它过了好几种人生

这股风潮最初从《我的世界》传开。

佐治亚理工学院研究生Evan Sinclair Smith把果蝇神经网络接进方块世界，让视觉画面转成神经输入，再从网络活动中读取移动指令。实验视频发布后迅速传播，其他开发者开始给同一张接线图更换身体和任务。

软件工程师Mark Unthank让模拟果蝇练习侧方停车，失败数百次后才完成一次；因为受不了现实中很少有人打转向灯，他又给果蝇补上了转弯打灯的规则。

Unthank后来向《纽约时报》概括这场接力：大家想的并不是果蝇究竟能做什么，而是还能让它干点什么荒唐事。

于是，果蝇开始听音乐。一个项目把四个音符转换成刺激信号，让它跟着“Y.M.C.A.”做动作；另一个项目训练它转动魔方。

404 Media还列出了写LinkedIn帖子、切烤肉，以及让数字果蝇退休到一个没有危险的虚拟世界。还有开发者修改刺激条件，让一只雄性果蝇更愿意靠近其他雄性。

这些项目共享同一张神经接线图，完成度却差得很远。

有些只是把预先安排的动作接到果蝇神经网络上，有些加入奖励和惩罚，希望观察网络能否改变行为；还有些停留在好玩的设想。

到了短视频里，它们看上去都像“数字果蝇学会了新技能”，实际混在一起的是演示、训练和脑洞。

《毁灭战士》是公开实验过程最完整的项目之一。

软件工程师Alex Wormuth把游戏画面转换成视觉刺激，送进感觉神经元；网络活动再被映射成转身、前进和开火。角色受到伤害时，程序会刺激两枚与厌恶反应有关的多巴胺细胞，希望它逐渐学会躲避危险。

实验运行了数千轮。果蝇偶尔能击中敌人，却没有证明自己学会了如何生存。

项目最新版本没有通过开发者自己设定的视觉、条件反射和存活测试。延长一局游戏，或者调整连接权重，也不能单独证明学习发生了。

《超级马里奥64》里的果蝇没有训练、奖励或收集星星的目标。它会移动，也会反复撞墙。

《节奏光剑》的热门视频则依赖录制序列，开发者还在尝试减少外部信号，让系统直接根据新画面作出反应。

Wormuth后来又做了Stonkfly。

比特币K线被画成低清图片，送进模拟果蝇的左右眼；网络输出买入、卖出或者持有，盈亏分别触发人为设定的奖励和厌恶信号。

一次尝试中，它短暂赚到约1美元，随后随着币价下跌又亏了回去。项目默认使用模拟交易，作者也没有证明果蝇已经学会赚钱。

02有了接线图，还不等于有了一颗大脑

为了绘制这张图，研究人员把中枢神经系统分成66块，让七台电子显微镜连续工作一年，用AI把数百万张二维图像拼成三维结构，再由人工逐一校对神经元和突触。

要让这套神经网络在电脑里运行，光有接线图还不够，开发者还得为图中缺失的信息作出假设。

连接组可以精确到每根导线，却没有完整记录每个神经元当时的状态、真实突触强度和神经递质变化，也没有把肌肉、激素与身体内部环境全部带进电脑。

神经元怎样放电、视觉信号有多强、哪组活动对应开枪或转向，都需要人为补上。换一套参数，同一张图可能表现出完全不同的行为。

这也解释了为什么数字果蝇如此容易被改造成玩家、司机和交易员。

开发者并不是把一颗现成的大脑搬进虚拟世界。他们面对的是一套足够复杂、又留下大量空白的网络：游戏提供视觉和奖励，代码补上身体与动作，果蝇接线图负责在中间传递活动。

每换一个环境，开发者都要重新回答：怎样把外部世界送进神经系统，怎样让神经活动变成动作，哪些连接应该保持不变，哪些参数只能靠猜。

神经科学家接下来可以逐项调整这些假设，再与活体果蝇进行比较。

哪一种神经元模型更接近真实活动，哪些回路决定转向、逃跑和求偶，改变一处连接会不会同时破坏另一种行为，都可以在完整网络中寻找答案。

打游戏、侧方停车和模拟交易，只是人们拆解这张线路图时，最先冒出来的几种玩法。