166 тысяч нейронов: мозг мухи размечен полностью. Зачем это AI?

Дрозофила неожиданно стала одной из самых обсуждаемых тем в AI-сообществах: тред о расшифровке непрерывного обучения в мозге мухи собрал на r/singularity почти 750 апвоутов. Повод для разговора настоящий, и он крупнее, чем кажется по заголовку. В сентябре в Cell опубликован первый полный коннектом центральной нервной системы взрослой дрозофилы — карта всех 166 с лишним тысяч нейронов мозга и вентрального нервного ствола и миллионов связей между ними. Двадцать лет работы кампуса Janelia (HHMI), Кембриджа, лаборатории MRC и Google Research.

Почему на это ушло двадцать лет

Когда Janelia взялась за задачу в 2008 году, коллеги считали затею безумием. Единственным полным коннектомом на тот момент была нервная система червя C. elegans — 302 нейрона, больше десяти лет работы. Стартовая оценка для мухи звучала как приговор: 500 человек на 10 лет.

Проект спасли технологии. Команда Харальда Хесса годами доводила микроскопию до нужной резкости, а вычислительные методы, разработанные с Google Research, ускорили интерпретацию снимков настолько, что эффективность выросла, по словам основателя Janelia Джерри Рубина, более чем в тысячу раз. Промежуточный результат — полусфера мозга на 25 тысяч нейронов в 2020 году — уже породил сотни исследований. Теперь карта полная: мозг, обе оптические доли, нервный ствол.

Изображение: Google Research / HHMI Janelia

Уже первые находки нетривиальны. Обработка зрительного сигнала, как выяснилось, затрагивает больше половины всех типов нейронов мозга — зрение у мухи не модуль, а почти весь мозг. Сенсорные и моторные цепи у самцов и самок в основном общие, а разное поведение обеспечивают «переключатели», перенаправляющие один и тот же входной сигнал в разные поведенческие контуры.

При чём здесь AI

Интерес r/singularity к мухе объясняется просто: этот мозг умеет то, что у современных нейросетей получается плохо. Дрозофила учится всю жизнь, на лету, без разметки и без забывания старого — и тратит на всё это микроватты. Большие модели учатся принципиально иначе: дорогим офлайн-прогоном, после которого веса замораживаются, потому что дообучение новому стирает старое. Проблема называется катастрофическим забыванием, и она — одна из главных причин, почему у нас до сих пор нет по-настоящему непрерывно обучающихся агентов.

В мозге мухи забывания нет, и коннектом позволяет впервые разглядеть, как именно устроена альтернатива. Ключевое отличие, которое обсуждают и нейробиологи, и участники реддит-треда: в отсканированных цепях нет ничего похожего на обратное распространение ошибки — механизм, которым обучаются все современные нейросети и который считается главным виновником катастрофического забывания. Вместо него — разреженное кодирование и ассоциативные правила: сигнал случайно проецируется на большой слой нейронов так, что на каждый стимул активируются считаные проценты клеток, и такие «штрих-коды» почти не пересекаются — новое знание физически не затирает старое.

Это уже переносят в код. Алгоритм Spi-Fly, опубликованный в августе исследователями OIST в Neuromorphic Computing & Engineering, воспроизводит обонятельную систему мухи трёхслойной сетью со скрытым слоем из тысячи нейронов. На задачах классификации запахов он обошёл традиционные методы в режиме few-shot — обучении по нескольким примерам — и, главное, учился новым запахам, не забывая выученные. Авторы уже собирают с коллегами из Эйндховена и Киля «искусственный нос» на этой архитектуре — от детекции взрывчатки до контроля качества еды.

Трезвый взгляд

Переоценивать момент не стоит. Коннектом — это анатомия, а не физиология: карта дорог, по которой не видно трафика. Какие синапсы усиливаются во время обучения, как нейромодуляторы решают, что записывать, — это ещё предстоит извлекать из карты годами. Spi-Fly, при всей элегантности, решает задачи масштаба «отличить один запах от другого», и его авторы честно признают, что до лучших классических методов ему далеко. Между «мы поняли, как учится муха» и «мы построили LLM, которая учится как муха» — дистанция в поколение технологий.

Но направление обозначено ясно. Janelia уже переносит методы на мозг личинки данио-рерио — с записью активности, то есть с «трафиком», а не только «дорогами». Google, соавтор коннектома, прямым текстом пишет о выводах для машинного обучения. И если следующий прорыв в непрерывном обучении придёт из биологии, у него будут все шансы оказаться ещё и в тысячи раз энергоэффективнее нынешних архитектур — мозг мухи потребляет меньше энергии, чем светодиод на её ловушке.