Drosophila 두뇌가 ChatGPT에 성공적으로 연결되었습니다.

요약:

"식초와 효모 냄새가 납니다. 설탕 맛이 납니다. 따뜻하고 밝습니다. 어떻게 해야 하나요?"

신경 칩도 없고 GPU도 없습니다. 도구는 NumPy와 연결 그룹뿐입니다. 간단히 말해서, 커넥톰은 뇌의 배선도, 즉 뉴런이 어떻게 연결되어 있는지를 나타냅니다.

그러나 시뮬레이션이라고 해도 이 사건의 충격은 전혀 타협되지 않는다──

생물학적 신경 신호는 최초로 자연어로 직접 번역되며

AI

대화.

초파리가 '말'하도록 하기 전에 Chetaslua는 먼저 더 중요한 작업을 수행했습니다. 즉, 이 시뮬레이션된 뇌에서 생성된 결과가 신뢰할 수 있음을 입증하는 것입니다.

그래서 그는 논문을 바탕으로 합리성 테스트를 설계했습니다.

설탕 먹이기 - 부리 움직임을 담당하는 MN9 뉴런은 78Hz에서 발화합니다. 이는 초파리가 단맛을 맛보고 초당 78회의 빈도로 입을 앞으로 뻗어 먹을 준비를 하고 있음을 보여줍니다.

씁쓸함을 더하세요. 주파수가 즉시 3Hz로 떨어집니다. 그는 뒤로 물러나서 식사를 중단했습니다.

이러한 방향은 2024년 '네이처'에 게재된 논문의 결론과 일치합니다.

좋아요와 싫어요는 이 두뇌의 두 가지 주파수 문자열입니다. 고주파는 입을 벌려 식사를 하는 것이고, 저주파는 수축하는 것이다.

일부 네티즌들은 78Hz가 실제 커넥톰 데이터에 의해 생성된 것인지, 아니면 귀하의 모델에 의해 수집된 것인지 물었습니다.

그는

진짜

.

이 단계는 매우 중요합니다. 시뮬레이션된 두뇌가 저지르는 가장 흔한 실수는 자기 자신과 대화하는 것입니다.

그러나 먼저 논문에서 결론이 있는 경로를 택하고 이를 검증하세요. 당신이 올바르게 말하면 나중에 다른 사람들이 당신의 말을 듣게 될 것입니다.

퇴원은 어떻게 인간의 말이 됩니까

이것은 전체 실험에서 가장 중요한 단계이자 가장 마법 같은 단계이기도 합니다.

그는 뇌 자체 활동에 대한 '선형 판독'을 훈련했습니다. 인간의 언어를 말하는 것은 번역기입니다. 즉, 서로 다른 배출 패턴을 서로 다른 단어로 매핑하는 것입니다.

파리의 뇌가 신경 활동의 특정 패턴을 생성할 때마다 번역자는 해당 단어를 뱉어냅니다.

훈련 중에 그는 특히 특별한 일을 했습니다.

감각 뉴런을 제외했습니다.

냄새가 후각 신경세포에 닿는 순간 신호가 가장 명확해 읽기가 쉽지 않기 때문입니다. 마치 시험 중에 답을 엿보는 것과 같습니다. 물론 그것들은 모두 정확하지만 의미가 없습니다.

그가 원하는 것은 이 신호가 여러 스테이션을 통해 뇌로 전송된 후 얼마나 남았는지, 그리고 이 신호가 다운스트림에서 인식될 수 있는지 여부입니다.

즉, 정보는 '냄새를 맡는 것'과 '조치를 취할 준비를 하는 것' 사이에 여전히 존재합니다.

결과: 16개 단어가 모두 정확하며 정확도는 100%입니다.

그런 다음 그는 사용 가능한 신호를 행 뉴런과 운동 뉴런으로 줄였습니다. 즉, 뇌에서 신체로 명령을 보내는 계층은 정확도가 85%로 '실습'에 매우 가깝습니다.

즉, 냄새, 미각, 촉각과 같은 감정이 인식 계층에서 '행동 준비' 계층으로 전송될 때 여전히 읽을 수 있는 정보를 전달한다는 의미입니다. 신호는 전송 시 희석되지 않습니다.

그런 다음 초파리는 이 단어를 프롬프트에 자동으로 입력하고 단어별로 변경하지 않고 ChatGPT로 보냈습니다.

처음에 있는 문장은 이 링크 시리즈의 첫 번째 문장입니다.

이 순서에 주목하세요.

처음에는 방전이 오고, 그 다음에는 단어, 그 다음에는 문장이 옵니다. 그 사이에는 광택이 없습니다.

초파리의 뇌 전체를 실행하기 위해 노트북을 사용한 것은 이번이 처음이 아닙니다.

2024년 10월 버클리 연구원들은 FlyWire 커넥톰을 사용하여 139,000개의 뉴런, 5천만 개의 연결 및 노트북을 시뮬레이션했습니다. 시뮬레이션 결과는 자극을 받은 실제 초파리의 반응을 예측할 수 있습니다.

이번에 새로운 점은

처음으로 방전이 자연어로 번역되어 단어 대 단어로 대형 언어 모델에 전달되었습니다.

이전에는 시뮬레이션된 신경 활동을 실제 초파리의 반응과만 비교할 수 있었습니다.

이러한 사항은 연결 그룹 데이터가 완전히 공개된 경우에만 구현될 수 있습니다.

데이터의 기초는 HHMI Janelia, 캠브리지 대학 및 Google Research가 10년 동안 개발한 수컷 초파리 중추신경계 커넥톰인 MaleCNS v1.0입니다.

수동 교정에만 44년이 걸렸습니다. 9월 3일자 'Cell' 저널에 게재됐다. 166,700개의 뉴런과 1억 2,500만 개의 시냅스 연결을 포함하고 있다. CC-BY 라이센스에 따라 완전히 오픈 소스입니다.

등록하여 토큰을 받고 몇 줄의 코드를 pip 설치하면 모든 뉴런의 업스트림 및 다운스트림 연결을 로컬로 가져올 수 있습니다.

MaleCNS 논문이 발표된 지 이틀 만에 Georgia Tech 대학원생 Evan Smith는 GPT-6 Astra를 빌려 이 커넥톰 세트를 Minecraft에 연결하여 가상 초파리가 유리실에서 날아갈 수 있게 했으며 신경 활동이 모든 방향을 직접 결정했습니다.

그 직후 사람들은 초파리 두뇌를 사용하여 Doom과 싸우고, Mario 64를 실행하고, Beat Saber를 플레이했습니다.

10년 간의 지도, 게임에 참여하는 데 이틀, GPT와 대화를 시작하는 데 며칠이 걸립니다.

Chetaslua도 거꾸로 테스트를 진행했습니다.

"앞에 벽이 있습니다"가 ChatGPT로 전송되고 ChatGPT가 "왼쪽으로"를 반환한 다음 이 명령이 초파리의 청각 뉴런으로 다시 전송됩니다.

37번이나 복종했습니다. 일단 나쁘지 않네요.

그러나 음식은 발견되지 않았습니다.

지침은 완벽하게 실행되었으며 채집 결과는 헛된 것이었습니다. 이는

가 행동을 유도하는 것과 의식을 생성하는 것 사이에는 여전히 넘을 수 없는 격차가 있음을 보여줍니다.

순종은 들어오라는 신호와 나가라는 신호만을 요구합니다. 하지만 음식을 찾는 데에는 다른 것들이 필요합니다. 어느 쪽이 그것을 시도했고 어느 쪽이 시도하지 않았는지 기억해야 하고, 몇 단계 전의 정보를 저장하고 사용해야 하며, 익숙하지 않은 환경에서 일종의 "전략"을 세워야 합니다.

이 초파리는 이러한 능력을 보여주지 못했습니다.

진짜 식초 냄새인지, 주관적인 경험인지는 누구도 알 수 없습니다. 개발자들은 이것이 시뮬레이션이라고만 말합니다.

우리가 대답할 차례입니다

과거에는 전체 뇌 시뮬레이션으로 무언가를 하고 싶다면 최고의 실험실, 6자리 보조금, 학제간 팀, 오랜 기다림이 필요했습니다.

이제 필요한 것은 노트북, 다운로드한 배선도, 그리고 주말에 직접 만져볼 의향이 있는 것뿐입니다.

개발자는 138,000개의 뉴런으로 구성된 초파리 뇌를 집에서 실행하고 이를 ChatGPT에 연결했습니다.

생물학적 신경 신호가 AI와 통신할 수 있게 하는 다음 실험은 더 이상 서류 일정이나 자금 승인을 기다릴 필요가 없을 수도 있습니다. 누군가의 책상에서, 늦은 밤, 번쩍이는 영감을 받은 후 일어났을 수도 있습니다.

초파리의 문장 '어떡해'는 번역자가 직접 써낸 템플릿 문장이다.

그러나 이제는 우리가 그 질문에 진지하게 대답할 차례입니다.