초파리의 뇌는 오픈소스로 공개된 후 게임을 하고, K-라인을 시청하고, 주차하는 법을 배우는 등 인간보다 더 바쁩니다.

요약:

초파리는 최근 바쁜 디지털 생활을 보내고 있습니다.

어떤 사람들은 비트코인 ​​추측을 시뮬레이션하기 위해 100달러를 주었고 다른 사람들은 LinkedIn 게시물을 작성하도록 요청했으며 마침내 가상의 "초파리 천국"으로 은퇴했습니다.

이 릴레이는 9월 3일부터 시작되었습니다. MaleCNS v1.0이라고 불리는 초파리 신경계의 연결 다이어그램이 대중에게 공개되었고 프로그래머들은 이를 신속하게 활용했습니다.

이 데이터는 곤충의 척수에 해당하는 성체 수컷 초파리의 뇌와 복부 신경 코드를 다루고 있습니다. 전체 다이어그램은 눈에서 다리를 제어하는 ​​운동 뉴런까지 추적할 수 있는 166,700개의 뉴런과 약 1억 2,400만 개의 시냅스 연결을 간략하게 설명합니다.

데이터 포털 FlyWire Codex 개발에 참여한 연구원들은 이 사이트가 하루에 수천 번 빠르게 다운로드되고 있다고 말했습니다. AI 프로그래밍 도구는 게임, 그래픽, 제어 인터페이스 구축의 한계점도 낮춰줍니다.

원래 시각, 움직임, 구애를 연구하는 데 사용되는 신경과학 자료였던 것이 며칠 만에 인터넷 개발자를 위한 새로운 장난감 상자가 되었습니다.

01인터넷은 여러 생명을 불어넣었습니다

이러한 추세는 '마인크래프트'에서 처음 퍼졌습니다.

Georgia Institute of Technology 대학원생 Evan Sinclair Smith는 초파리 신경망을 큐브 세계에 연결하고 시각적 이미지를 신경 입력으로 변환한 다음 네트워크 활동에서 이동 지침을 읽습니다. 실험 영상이 공개된 후 입소문이 났고 다른 개발자들도 동일한 배선 다이어그램으로 본체와 작업을 교체하기 시작했습니다.

소프트웨어 엔지니어인 Mark Unthank는 시뮬레이션된 초파리에게 측면 주차 연습을 요청했지만 한 번 완료하기 전에 수백 번 실패했습니다. 그는 실제로 방향 지시등을 사용하는 사람이 거의 없다는 사실을 참을 수 없었기 때문에 초파리를 위해 신호등을 켜는 규칙을 추가했습니다.

Unthank는 나중에 New York Times에 대한 릴레이 내용을 요약했습니다. 모두가 생각하고 있는 것은 초파리가 할 수 있는 일이 아니라 초파리가 할 수 있는 우스꽝스러운 일이 무엇인지였습니다.

그래서 초파리는 음악을 듣기 시작했습니다. 한 프로젝트에서는 4개의 음표를 자극 신호로 변환하여 "Y.M.C.A."를 따르도록 합니다. 또 다른 프로젝트에서는 루빅스 큐브를 돌리도록 훈련합니다.

404 미디어에는 LinkedIn 게시물 작성, 구운 고기 조각, 위험 없는 가상 세계로의 디지털 초파리 은퇴 등도 나와 있습니다. 일부 개발자는 수컷 초파리가 다른 수컷에게 더 쉽게 접근할 수 있도록 자극 조건을 수정했습니다.

이러한 프로젝트는 동일한 신경망 다이어그램을 공유하지만 완성도는 매우 다릅니다.

일부는 미리 준비된 작업을 초파리 신경망에 연결하고, 일부는 네트워크가 행동을 바꿀 수 있는지 확인하기 위해 보상과 처벌을 추가합니다. 일부는 단지 재미있는 아이디어입니다.

짧은 동영상에서는 모두 '디지털 초파리가 새로운 기술을 배웠습니다'처럼 보입니다. 실제로 혼합된 것은 시연, 훈련, 상상이다.

Doom은 공개 실험 과정을 갖춘 가장 완벽한 프로젝트 중 하나입니다.

소프트웨어 엔지니어 Alex Wormuth는 게임 이미지를 시각적 자극으로 변환하여 감각 뉴런으로 보냅니다. 그런 다음 네트워크 활동은 회전, 전진 및 발사로 매핑됩니다. 캐릭터가 피해를 입으면 프로그램은 혐오 반응과 관련된 두 개의 도파민 세포를 자극하여 점차적으로 위험을 피하는 방법을 학습하기를 바랍니다.

실험은 수천 차례에 걸쳐 진행되었습니다.

과일파리는 가끔 적을 공격하지만 생존 방법을 배웠다는 증거는 없습니다.

프로젝트의 최신 버전은 개발자가 직접 설정한 시각적, 조건 반사 및 생존 테스트를 통과하지 못했습니다. 게임을 확장하거나 연결 가중치를 조정하는 것만으로는 학습이 발생했음을 증명할 수 없습니다.

슈퍼 마리오 64의 초파리는 훈련, 보상, 별 수집 등의 목표가 없습니다. 계속해서 움직이며 벽에 부딪힙니다.

'리듬 광선검'의 인기 영상은 녹화된 시퀀스에 의존하고 있으며, 개발자들은 여전히 ​​외부 신호를 줄이고 시스템이 새로운 장면에 직접 반응할 수 있도록 노력하고 있습니다.

Wormuth는 나중에 Stonkfly를 만들었습니다.

비트코인 K-라인은 저화질 그림으로 그려져 시뮬레이션된 초파리의 왼쪽 눈과 오른쪽 눈으로 전송됩니다. 네트워크 출력은 구매, 판매 또는 보유를 수행하고 손익은 인위적으로 설정된 보상 및 혐오 신호를 각각 트리거합니다.

한 번의 시도로 잠시 1달러 정도 수익을 냈다가 통화 가격이 떨어지면서 다시 잃었습니다. 이 프로젝트는 기본적으로 시뮬레이션 거래를 사용하며, 저자는 초파리가 돈 버는 법을 배웠다는 사실을 입증하지 못했습니다.

02배선도가 있다고 해서 두뇌가 있는 것은 아닙니다

이 지도를 그리기 위해 연구진은 중추신경계를 66개 부분으로 나누고, 7개의 전자현미경을 1년 동안 지속적으로 작동시키고, AI를 사용해 수백만 장의 2차원 이미지를 3차원 구조로 엮은 다음 수동으로 뉴런과 시냅스를 하나씩 확인했습니다.

이 신경망을 컴퓨터에서 실행하려면 배선 다이어그램만으로는 충분하지 않습니다. 개발자는 다이어그램에서 누락된 정보에 대해서도 가정을 해야 합니다.

커넥텀은 각 와이어까지 정확할 수 있지만 각 뉴런의 현재 상태, 실제 시냅스 강도 및 신경 전달 물질의 변화를 완전히 기록하지 않으며 모든 근육, 호르몬 및 신체 내부 환경을 컴퓨터로 가져오지도 않습니다.

뉴런이 어떻게 방전되는지, 시각적 신호가 얼마나 강한지, 어떤 활동 그룹이 총격이나 회전에 해당하는지 모두 수동으로 입력해야 합니다. 매개변수 세트를 변경하면 동일한 그래프가 완전히 다른 동작을 표시할 수 있습니다.

이는 또한 왜 디지털 초파리가 그렇게 쉽게 플레이어, 운전자, 상인으로 변모하는지 설명합니다.

개발자들은 이미 만들어진 두뇌를 가상 세계로 옮기는 것이 아닙니다. 그들이 직면한 것은 충분히 복잡하지만 많은 격차를 남기는 네트워크였습니다. 게임은 시각적인 것과 보상을 제공하고, 코드는 몸과 움직임을 제공하고, 초파리 배선도는 그 사이에서 활동을 전달했습니다.

환경이 바뀔 때마다 개발자는 외부 세계를 신경계로 보내는 방법, 신경 활동을 행동으로 전환하는 방법, 변경되지 않은 상태로 유지되어야 하는 연결, 추측만 가능한 매개변수 등 다시 대답해야 합니다.

그런 다음 신경과학자들은 이러한 가설을 하나씩 수정하고 이를 살아있는 파리와 비교할 수 있습니다.

어떤 뉴런 모델이 실제 활동에 더 가까운지, 어떤 회로가 방향 전환, 탈출, 구애를 결정하는지, 하나의 연결을 변경하면 동시에 다른 행동이 파괴되는지 여부는 완전한 네트워크에서 모두 답할 수 있습니다.

게임 플레이, 측면 주차 및 모의 거래는 사람들이 이 로드맵을 해체할 때 처음으로 플레이하는 방법 중 일부에 불과합니다.

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