Соцсети заполонили видео с виртуальной мухой. Насекомое играет в компьютерные игры, катается на скейтборде, управляет пивоварней и наслаждается лентой соцсетей. Но это не просто монтаж, а результаты дрессировки в цифровом пространстве. Пользователи обучают подробную цифровую модель мозга мухи-дрозофилы, созданную специалистами и выложенную в открытый доступ.

История началась с того, что в 2024 году учёные из Принстонского университета (США) впервые полностью оцифровали мозг дрозофилы в рамках проекта FlyWire. Для начала исследователи препарировали мозг настоящей мухи, нарезав его на 7 тыс. слоёв толщиной 40 нм. Слои просканировали под микроскопом, а потом по полученным 2D-изображениям (их было 21 млн) восстановили трёхмерную модель. Большую работу по сопоставлению данных проделали нейросети, однако потребовалась доработка, которой занимались учёные и волонтёры.

В итоге получилась модель почти из 140 тыс. нейронов и около 50 млн синаптических связей между ними.

На этом исследования не закончились: в рамках проекта MaleCNS учёные оцифровали брюшную нервную систему дрозофилы — аналог человеческого спинного мозга, который отвечает за движения. Здесь также был использован искусственный интеллект. Нейросети проанализировали строение синапсов и определили, какие нейромедиаторы в них используются.

С одной стороны, ИИ упрощает воссоздание схемы мозга, но с другой — понимание принципов работы мозга помогает совершенствовать нейросети.

«ИИ-технологии — это автоматизация когнитивных процессов. Среди них восприятие, память, сознание, мышление, логические операции, исполнительские функции, главная из которых — принятие решений. Для того чтобы понять, как лучше автоматизировать те или иные процессы, необходимо разобраться, как они реализуются у естественных организмов», — отметила в беседе с RT профессор кафедры философии НИЯУ МИФИ, ведущий эксперт лаборатории цифровых исследований Екатерина Тихомирова.

Цифровой мозг и нервную систему мухи позже объединили с виртуальным телом. В Федеральной политехнической школе Лозанны (Швейцария) создали платформу NeuroMechFly, где воссоздан организм мухи с учётом всех особенностей биомеханики. В марте 2026 года специалисты стартапа Eon Systems с помощью виртуальных мозга, нервной системы и тела воспроизвели поведение живой мухи. Цифровое насекомое реагировало на запах еды.

«Для нейробиологии модель — это виртуальная лаборатория: можно отключать отдельные нейроны, менять связи и предсказывать последствия, а затем проверять их на живом животном. Для ИИ мозг — источник идей о том, как организовать вычисления и обучение. Сама концепция искусственных нейросетей вдохновлена работой мозга, хотя современные сети сильно от него отличаются. Изучение обоняния мухи, например, уже подсказало новый алгоритм поиска похожих объектов. Более подробные модели могут дать следующие полезные идеи», — отметил в беседе с RT кандидат биологических наук, руководитель лаборатории разработки инвазивных нейроинтерфейсов института искусственного интеллекта МГУ Василий Попков.

В начале сентября полную карту мозга и нервной систему мухи выложили в открытый доступ. С тех пор проектом заинтересовались энтузиасты — уже не на благо науки, а ради развлечения.

Чтобы «дрессировать» муху, пользователи сами придумывают для неё стимулы и прописывают, какие реакции им соответствуют. Например, в одном из вариантов муха торгует на бирже. В соответствии с колебаниями графиков цен покупает, продаёт или оставляет при себе активы.

Ряд программистов пробуют обучить муху онлайн-играм — Super Mario 64, Doom и Minecraft. Для этого внутриигровые события описывают как стимулы: визуальная информация подаётся на зрительные нейроны, а урон вызывает выделение нейромедиаторов. Это упрощённое представление обучения с подкреплением — с поощрением правильного поведения и наказанием за ошибки.

«Конечно, моделирование нескольких нейронных цепей не даст ключ к пониманию функционирования мозга. Мозг — одна из сложнейших естественных машин, и в ближайшее время он вряд ли будет изучен полностью. Но эксперименты помогут продвинуться в математическом моделировании когнитивных процессов», — отметила Екатерина Тихомирова.

А Василий Попков подчеркнул, что изучение моделей более сложного мозга может привести к значимым открытиям. Так, на примере зрительной коры — участка мозга мыши — удалось установить взаимосвязь между сходством воспринимаемых признаков и соединением нейронов между собой.

«В перспективе такие модели позволят проверять объяснения того, как формируются воспоминания, приобретаются навыки и меняется поведение. Главное условие: модель должна предсказывать что-то новое, что затем подтверждается экспериментом. Само увеличение числа виртуальных нейронов открытия не гарантирует», — подчеркнул эксперт.

Также мозг мухи учили водить автомобиль, собирать кубик Рубика, управлять пивоварней и смотреть соцсети (при этом у виртуального насекомого, по задумке пользователей, выделяется дофамин).

Наконец, цифровой мозг наделили физической оболочкой: систему установили в движущиеся игрушки — конструктор, машинку и квадрокоптер. Информацию собирают с помощью камеры и датчиков, а нейроны мухи анализируют среду и управляют двигателем, что позволяет успешно огибать препятствия.

Если говорить о серьёзных исследованиях, то понимание когнитивных процессов и нейрофизиологии имеет важную сферу приложения. Однако быстрых результатов здесь ждать не следует.

«Это аномалии психического и нейрофизиологического здоровья. Такие бичи человечества, как болезнь Альцгеймера или Паркинсона. Но подобные исследования относятся в большей степени к фундаментальной науке, которая не даёт практических решений в короткий срок», — объяснила Тихомирова.

Какое практическое значение могут иметь подобные эксперименты, если допустить, что подопытными станут уже не мухи, — проблема этического порядка.

«Это вопрос биомедицинской этики: если мы пытаемся управлять живыми, «мокрыми» нейронными сетями, где границы допустимого? Например, можно ли вживить чип в мозг живого существа и управлять им? С другой стороны, если использовать такие технологии, чтобы помочь людям с ограниченными возможностями, будет ли это хорошо? То есть практическое применение возможно, но оно на грани или даже за гранью этики», — считает Екатерина Тихомирова.

Ещё одна сторона вопроса — безопасность. ИИ стремительно развивается, но даже его создатели не всегда понимают, как он работает. Нейросети получают доступ к обширным данным и всё лучше разбираются, как устроена природа и мир людей.

«Я бы не выделял данные об устройстве мозга как особую причину бояться ИИ. Разработчики намеренно учат ИИ работать с физическим миром: создают модели для робототехники и беспилотных автомобилей, обучают системы управлять дронами. Это направление развивается независимо от картирования мозга... Риск определяется возможностями системы, целями её применения, доступом к реальным действиям и качеством контроля», — рассказал Василий Попков.

Как отметила Екатерина Тихомирова, предоставление новых данных нейросетям не создаёт угрозу само по себе.

«Паниковать не стоит. Модели типа GPT никогда не будут допущены к критической инфраструктуре — медицине, атомной энергетике и другим подобным областям. Для этих областей, во-первых, разрабатываются локальные модели. Во-вторых, эти модели действуют под контролем человека, ответственность всегда остаётся на людях», — отметила эксперт.

Василий Попков, в свою очередь, обратил внимание, что ИИ уже работает с потенциально опасными данными, поэтому карта мозга принципиально новых угроз не создаёт.