人工智能试图通过计算系统来模拟人类思维的能力，这是我们大脑感知、学习和推理能力的综合再现。

现在，一家公司声称采取了完全不同的策略，模拟成年果蝇大脑的 125,000 个神经元和 5000 万个突触连接，然后让它在类似矩阵的虚拟环境中漫游。

在视频中Eon Systems 联合创始人 Alex Weissner-Gross 分享图中，可以看到这只动画昆虫在模拟沙箱内伸展双腿，摩擦前足，并用唇瓣从小碗里喝水。

“几十年来，全脑模拟一直是人工智能的诱人对手，”韦斯纳-格罗斯在一篇文章中写道子堆栈帖子。– 复制一个生物大脑，一个神经元一个神经元，一个突触一个突触，然后运行它。 –

据其创建者称，这是一个简单的演示，但具有更大的含义。

Weissner-Gross 声称该视频展示了该公司认为是“世界上”第一个产生多种行为的全脑模拟的体现。

该实验建立在 Eon 高级科学家 Philip Shiu 及其同事的研究基础上，该研究发表在期刊上自然2024 年。当时，研究人员表示，他们已经创建了整个果蝇大脑的完整计算模型，以“研究进食和梳理行为的回路特性。”

该团队使用了预先存在的飞线连接体，普林斯顿大学领导的一项努力，旨在创建果蝇大脑的完整接线图。

在他们的研究中，他们发现他们的计算模型能够以 95% 的准确度预测模拟苍蝇的运动行为。

“我们表明，计算模型中糖敏感或水敏感的味觉神经元的激活可以准确预测对味道做出反应的神经元，并且是开始进食所需的神经元，”论文中写道。

现在，Eon Systems 的科学家们已经将这些碎片拼凑在一起，为脱离实体的大脑提供了“去处”，根据韦斯纳-格罗斯的说法。

通过利用具体的模拟框架，称为NeuroMechFly v2该团队由瑞士洛桑联邦技术研究所的神经工程师开发，将“Eon”基于连接组的大脑模拟与物理模拟的苍蝇身体集成在一起。

“结果是：由模拟大脑自身的电路动态驱动多种不同的行为，”韦斯纳-格罗斯写道。– 感觉输入流入，神经活动通过完整的连接组传播，运动命令流出，物理模拟身体执行输出，首次在全脑模拟中闭合从感知到行动的循环。

韦斯纳-格罗斯声称该实验有意义地建立在先前的研究基础上，例如2025论文由 DeepMind 研究人员团队发表，他们使用强化学习而不是连接组衍生的神经动力学来模拟果蝇的神经通路来控制模拟身体。

Eon Systems 现在希望进一步推动这一想法，首先目标是完成“小鼠大脑的数字仿真”，并最终实现“人体规模的仿真”。

这是一个有点可怕的想法：让虚拟人脑迈出第一步，隐约让人想起强化学习让简笔人物学习如何走路的技术，从笨拙的爬行到更加熟练的跑步方式。

哎呀，我们能不能成为 Eon Systems 的更复杂版本——果蝇在一个大得多的沙箱里爬行，这是一个悖论几十年来物理学家一直感兴趣？

但要达到这一目标（如果有可能的话），公司还有大量工作要做。即使是老鼠大脑的神经元数量也是果蝇的 500 多倍，这使得分析感官输入、模拟神经活动并向人体的许多部位发送运动命令极具挑战性。

不过，魏斯纳-格罗斯似乎并不担心难度的大小。

“如果苍蝇的大脑现在可以在模拟中关闭感觉运动回路，那么老鼠的问题就变成了规模问题，而不是种类问题，”他写道。

“仔细观看视频，”Weissner-Gross 补充道。– 您看到的不是动画。它不是模仿生物学的强化学习策略。它是生物大脑的复制品，通过电子显微镜数据连接神经元到神经元，在模拟中运行，使身体移动。”

“幽灵不再在机器里了，”他总结道。– 机器正在变成幽灵。 –

有关大脑模拟的更多信息：科学家准备在超级计算机上模拟人脑