Стартап EON Systems заявил о создании цифровой копии мозга дрозофилы (мухи) и её запуске в симуляции.

EON Systems загрузили мозг мухи-дрозофилы - нейрон за нейроном - и запустили его в симуляции физического тела (это не нейросеть имитирующая биологию мухи, тут нет весов или тренировки, это именно копия реальных нейронов мухи)

Модель воспроизводит структуру нейронных связей и в виртуальной среде управляет цифровым насекомым: система считывает сигналы и генерирует соответствующие движения. По задумке, симуляция должна максимально повторять поведение реального организма.

Сигналы виртуального мира входят в копию, активность бежит по всей системе мухи и вирутальное тело двигается

В модели использовано порядка 140 тысяч нейронов и 50 миллионов синапсов.

Копия мозга считает себя настоящей, считывает сигналы виртуальной среды и генерирует естественные моторные реакции, которые предсказывают поведение оригинала с точностью 95%.

Виртуальная муха демонстрирует не один тип поведения, а сразу несколько базовых паттернов

Дальше такое же хотят сделать с мышами. Но в перспективе команда стартапа хочет масштабировать подход до человеческого мозга.


Тут больше деталей


p.s Матрицу для мух мы сделали, летим дальше.

Учёные загрузили мозг мухи в компьютер — и это не просто нейронка, обученная на мухах, а поканальная копия настоящего мозга

Теперь эта цифровая версия живёт в симуляции: виртуальный мир отправляет сигналы в её мозг, импульсы проходят по нейронам, а виртуальное тело начинает двигаться. По сути, получилась настоящая «Матрица» для мухи

Проект называется EON Systems — дальше учёные хотят оцифровать мозг мыши, а потом и человека.

Забудьте всё, чему вас учили на уроках физики. Забудьте про непрерывное пространство-время, гладкие орбиты планет и струны, вибрирующие в одиннадцати измерениях. Вся эта элегантная математика, на которую физики мастурбируют последний век — лишь жалкая аппроксимация, мыльный пузырь, натянутый на истинную, грубую, пиксельную реальность.

Мы живем внутри колоссального, бессмысленного и безжалостного вычислительного процесса. Вселенная — это не часы с шестеренками. Это гигантская программа, которая работает по примитивным правилам, но порождает такую зубодробительную сложность, что наши скудные обезьяньи мозги едва способны осознать даже крошечный её фрагмент.

Этот текст — глубокое погружение в мысли человека, который последние 40 лет живет «ИИ-мечтой» и исследует вычислительную изнанку реальности. Мы разберем, почему нейросети похожи на биологическую эволюцию, как из примитивных пикселей рождается гравитация Эйнштейна, почему время может «тормозить» (как FPS в дешевой игре) и почему то, что мы вообще существуем — это просто статистическая неизбежность, а не замысел бородатого мужика на облаке.

Пристегните ремни. Мы отправляемся в Рулиад.

Часть 1. Нейросети, эволюция и метод «Избиения младенцев»

Начнем с того, что сейчас у всех на слуху — с искусственного интеллекта. Вы наверняка думаете, что ChatGPT или Midjourney — это венец изящной инженерной мысли. Хрена с два.

Современное глубокое обучение (Deep Learning) — это когда мы берем нейросеть и тупо избиваем её гигантскими объемами данных, пока она не научится делать что-то сложное. В этом нет никакой элегантности. Когда нейросеть вдруг начинает отличать кота от собаки или писать эссе, внутри неё не возникает «красивой, человекопонятной формулы кота». Там возникает хаотичное, запутанное, нечитаемое месиво весов и связей. Работает? Да. Можем мы объяснить как именно пошагово? Нет.

И знаете, где мы видим точно такой же подход? В биологической эволюции.

Природа — это самый брутальный программист. Она берет простейшие правила и миллионами (миллиардами!) лет мутирует их, сталкивая лбами. Эволюция не чертит чертежи с циркулем. Она берет куски «вычислительной руды» и лепит из них монстров.

Если вы посмотрите в учебник биологии, вы охренеете от того, насколько сложно устроена клетка. Это же настоящий завод с конвейерами, насосами и шредерами! Но у этого завода не было архитектора. Природа просто перебирала триллионы вариантов в своей вычислительной вселенной, пока не наткнулась на те, которые случайно выживают дольше остальных.

Аналогия с кирпичной стеной:
Представьте, что вам нужно построить стену. Инженерный подход (классическая наука) — это наделать ровных, одинаковых кирпичей и аккуратно сложить их друг на друга. Мы понимаем каждый кирпич.
Подход машинного обучения и эволюции — это найти гору кривых, уродливых камней и трясти их до тех пор, пока они каким-то чудом не сцепятся друг с другом так, чтобы стена не падала. Мы смотрим на эту стену и думаем: «Магия!». А это не магия. Это просто куски вычислительной несводимости, сваленные в кучу.

Нейросети — это широкие, но мелкие лужи. Они отлично справляются с «мутным» человеческим миром (отличить картинку, написать стих), но они не могут строить высокие математические башни. Для высоких башен нужна логика и точные вычисления.

🧠 ЛИКБЕЗ ДЛЯ ЧАЙНИКОВ №1: Вычислительная несводимость (Computational Irreducibility)

Это фундаментальное понятие, без которого дальше читать бесполезно. Обычно в науке мы привыкли к формулам. Вы знаете, где поезд сейчас, знаете его скорость и можете по формуле сказать, где он будет через 5 часов. Вам не нужно ждать 5 часов, чтобы это узнать. Вы «срезаете угол».

Вычислительная несводимость — это когда в системе нет чит-кодов. Чтобы узнать, что программа сделает на 1000-м шаге, вам придется запустить её и честно просчитать все 999 предыдущих шагов. Вы не можете забежать вперед. Это как фильм со сложным сюжетом: нельзя угадать концовку по первым пяти минутам, надо сидеть и смотреть всё целиком.

И прикол в том, что наша Вселенная в своей основе — вычислительно несводима. Именно поэтому мы не можем предсказывать погоду на месяц вперед или точно знать, как свернется сложный белок. Нам остается только наблюдать или моделировать шаг за шагом.

Часть 2. Клеточные автоматы: как из трёх пикселей рождается хаос

Еще в 1980-х годах Стивен Вольфрам (да, тот самый мужик, чьей программой Mathematica пользуются все ученые мира) задался вопросом: а что делают самые простые программы, если их просто оставить в покое?

Не те программы, которые пишут тимлиды в корпорациях, а программы на уровне самых фундаментальных правил.

Он начал играться с одномерными клеточными автоматами. Представьте себе ряд черных и белых квадратиков. Цвет квадратика в следующем ряду зависит только от цвета его самого и двух его соседей сверху. Правила примитивны до боли: например, «если сверху три черных — рисуй белый, если два черных и один белый — рисуй черный» и так далее.

Казалось бы, что может породить такая тупая система? Полоски? Квадратики? Скучную серую мазню?
Вольфрам запустил код. И охренел. У него ушло пару лет, чтобы смириться с тем, что он увидел.

Оказалось, что даже самые тривиальные правила (например, знаменитое Правило 30) способны порождать узоры невероятной, хаотичной сложности. Эта сложность не затухает, не повторяется и выглядит абсолютно случайно.

Это открытие вдребезги разбивает нашу инженерную интуицию. Мы привыкли думать: «Чтобы создать нечто сложное (например, Boeing 747), нужен невероятно сложный чертеж и куча умных инженеров».
Но вычислительная вселенная смеется нам в лицо. Она говорит: «Возьми три пикселя, задай им правило на уровне детского сада, подожди немного, и я выдам тебе сложность, которую ты не сможешь расшифровать до конца своих дней».

Это и есть то, чем занимается природа в диком виде. Она не пишет уравнения дифференциального исчисления. Она берет простые клеточные автоматы и крутит их миллиарды лет.

Часть 3. Пространство — это иллюзия. Добро пожаловать в Гиперграфы

С конца 19 века физики поняли, что материя не сплошная. Она состоит из дискретных кусков — атомов. Потом поняли, что и свет дискретен (фотоны).
Но что насчет самого пространства? Можно ли поместить объект в любую точку, или у пространства тоже есть свои «пиксели»?

Классическая физика верит в непрерывное пространство. Но если мы принимаем вычислительную парадигму, пространство обязано быть дискретным. 100 лет физики не могли это доказать. А теперь, кажется, мы подошли к разгадке.

Вселенная не происходит «в» пространстве. Вселенная и ЕСТЬ пространство, состоящее из дискретных узлов (атомов пространства).

Всё, что существует — это информация о том, как эти узлы связаны друг с другом. Нет никаких координат (X, Y, Z). Есть только сеть связей. Друзья друзей друзей. Эта структура математически описывается как гиперграф.

Мы с вами, наши планеты, черные дыры и котики в интернете — это просто уплотнения, паттерны связей внутри этого колоссального гиперграфа.

А что такое время? Время — это не невидимая река. Время — это процесс переписывания этого гиперграфа. Вычислительные шаги. Одно обновление сети = один такт времени.

🧠 ЛИКБЕЗ ДЛЯ ЧАЙНИКОВ №2: Графы и Гиперграфы
Обычный граф — это точки (узлы), соединенные линиями (ребрами). Как схема метро. Одно ребро всегда соединяет ровно две точки.
Гиперграф — это граф на стероидах. В нем одно «ребро» (гиперребро) может связывать вместе сразу 3, 5, 10 или любое количество точек. Это позволяет описывать невероятно сложные, многомерные отношения, которые не вписываются в нашу привычную 3D-геометрию.

Но самое безумное не это. Самое безумное — это то, как из этих абстрактных точек рождается реальная физика Эйнштейна.

Часть 4. Взлом физики: Гравитация и лаги во времени

Если пространство — это сеть, а время — это переписывание сети, как объяснить Специальную и Общую теорию относительности Эйнштейна? Держитесь крепче, потому что сейчас физика из абстрактной магии превратится в понятную механику.

Почему время замедляется на высоких скоростях (Специальная теория относительности)?
У Вселенной есть «вычислительный бюджет» — определенное количество операций, которые могут произойти в куске гиперграфа.
Представьте частицу. Чтобы она просто существовала (двигалась во времени), её узлы должны постоянно переписываться.
А теперь заставим её лететь в пространстве. Что значит «двигаться» в гиперграфе? Это значит, что частица должна удалить себя в одном месте и воссоздать в другом.
На это воссоздание (перемещение) тратятся процессорные такты Вселенной!
Если вы тратите вычислительный бюджет на перемещение в пространстве, у вас остается меньше бюджета на движение во времени. Поэтому для быстро летящего объекта время объективно замедляется. Это как падение FPS в игре, когда видеокарта не успевает и рендерить новую локацию, и просчитывать физику плаща главного героя.

Что такое Гравитация (Общая теория относительности)?
В пустом пространстве частица летит по прямой (по кратчайшему пути в графе). Но что такое масса или энергия?
В терминах сети, масса/энергия — это повышенная плотность активности. Это место в гиперграфе, где правила переписываются бешеной скоростью, образуя сгусток.
И когда вы пытаетесь проложить «прямую» линию через этот бурлящий сгусток активности, ваш путь неизбежно искривляется. Кратчайшие пути в графе отклоняются туда, где узлов и связей больше. Бам! Вы только что извлекли гравитацию без единой тензорной формулы Эйнштейна.

Формулы Эйнштейна (Rμν−12Rgμν=8πTμνRμν−21Rgμν=8πTμν) — это просто макроскопическое описание того, что делают микроскопические узлы. Точно так же, как законы гидродинамики (как течет вода) — это лишь макро-описание того, как хаотично сталкиваются триллионы молекул H₂O.

А где же Темная материя?
В XIX веке люди думали, что тепло — это некая невидимая жидкость («теплород»), перетекающая от тела к телу. Потом выяснилось, что тепло — это просто микроскопическое движение молекул. Никакой жидкости нет.
Сегодня физики ищут «темную материю» — невидимую субстанцию, которая держит галактики вместе. Вольфрам кидает дерзкую гипотезу: темной материи как материи не существует. Это просто макроскопическое проявление микроскопической структуры самого пространства (гиперграфа). Ошибка восприятия, прямо как с теплородом!

Часть 5. Добро пожаловать в Рулиад. Вы — зубочистка.

Мы подошли к самой тяжелой метафизической наркомании этой теории.
Окей, гиперграфы переписываются по правилам. Но какие именно это правила? Кто их задал? Почему Вселенная выбрала правило номер 30, а не 42?

Ответ Вольфрама: Она не выбирала. Применяются ВООБЩЕ ВСЕ возможные правила одновременно.

Вся эта невообразимая каша из всех мыслимых вычислительных процессов называется Рулиад (The Ruliad). Рулиад — это предел всего. Это объект, содержащий в себе все возможные вычисления всех возможных вселенных.
И самое главное — это объект математически необходимый. Как то, что 2+2=4. Вам не нужны камни, чтобы 2+2 равнялось 4. Это абстрактная истина, которая не может не существовать. Рулиад не был никем создан (выкуси, креационизм!), он просто есть в силу факта существования концепции вычислений.

Так почему же мы видим такой упорядоченный мир с понятными законами физики, а не шизофренический хаос всех правил одновременно?

А вот тут на сцену выходим мы. Наблюдатели.
Мы — жалкие, конечные существа.

1. Мы вычислительно ограничены (наш мозг не может просчитать всю сложность Вселенной).

2. Мы верим, что существуем во времени (хотя каждую секунду мы состоим из разных атомов пространства, у нас есть иллюзия непрерывного «Я»).

Эти два факта работают как жесткий фильтр. Мы находимся внутри Рулиада и воспринимаем его через призму нашей ограниченности.
Собеседник Вольфрама привел гениальную аналогию: представьте гигантский многослойный клубный сэндвич, который проткнут зубочисткой. Сэндвич — это Рулиад. А мы — это просто тонкая зубочистка. Мы занимаем ничтожное место не только в физическом космосе, но и в «пространстве правил» (рулиальном пространстве).

Если бы мы были огромными существами размером с Рулиад, мы бы не смогли иметь «Я». Мы бы видели, как происходит всё и сразу, каждое мгновение, во всех вариациях. Мы бы растворились в абсолютном хаосе. Тот факт, что мы такие маленькие и тупые, позволяет нам видеть Вселенную как нечто последовательное и связное.

Именно потому, что мы ограничены, работает Второе начало термодинамики (энтропия и рост хаоса).

🧠 ЛИКБЕЗ ДЛЯ ЧАЙНИКОВ №3: Почему всё вокруг ломается и пылится (Энтропия)
Представьте, что вы выпустили газ в комнату. Молекулы начинают сталкиваться. Их взаимодействия — это вычислительно несводимый процесс (сложная программа).
Но мы, ограниченные наблюдатели, не можем отследить каждую из триллионов молекул. Нам не хватает оперативки. Поэтому мы просто опускаем руки и говорим: «Ну, это случайность. Хаос».
Хаос возникает не потому, что Вселенная случайна. Хаос возникает потому, что мы слишком глупы, чтобы расшифровать сложное вычисление. Если бы у нас был бесконечный вычислительный ресурс, никакой термодинамики для нас бы не существовало.

Мы все сидим на одной планете, в одной точке физического и рулиального пространства. Именно поэтому мы согласны друг с другом, что небо синее, а гравитация тянет вниз. Это формирует нашу концепцию объективной реальности. Объективная реальность — это социальный конструкт вычислительно ограниченных существ, тусующихся рядом друг с другом на крошечном срезе мультиверсума.

Часть 6. Инопланетный ИИ и наука будущего

Вернемся на Землю. Куда нас всё это ведет в плане технологий?
Сейчас мы радуемся большим языковым моделям (LLM). Вольфрам считает, что способность генерировать текст оказалась алгоритмически гораздо проще, чем мы думали. Язык — это набор синтаксических шаблонов (существительное-глагол-существительное), и ИИ просто вызубрил, какие шаблоны имеют смысл, а какие нет.

Но LLM — это просто «дикая лошадь». Сама по себе она бегает по полям и ржет. Истинная мощь рождается, когда мы запрягаем дикую лошадь в плуг. Плуг — это строгие вычислительные инструменты (как Wolfram Language), способные строить те самые «высокие математические башни», которые недоступны нейросетям с их кустарными кирпичами-камнями.

А что будет дальше, когда ИИ начнет развиваться?
Вольфрам предупреждает: настоящие вычисления — чужеродны (Alien).
Большинство вещей, которые можно вычислить в огромном Рулиаде, не имеют вообще никакого отношения к человеческим интересам. Там нет котиков, нет речи, нет наших концепций. Там чистая, дикая, непостижимая абстракция.

По мере развития, «цивилизация ИИ» будет всё больше уходить в эти чужеродные вычисления. Это может звучать жутко: рядом с нами будут работать сверхмощные системы, занимающиеся чем-то абсолютно для нас немыслимым.
Но Вольфрам спокоен: природа делает то же самое! За окном происходит триллион вычислительных процессов (от фотосинтеза до квантовых флуктуаций), на которые нам плевать, пока они не превращаются в ураган, сносящий наш дом. Мы просто найдем способ «добывать» из ИИ-цивилизации полезную нам породу, как мы сейчас добываем полезную энергию из физического мира.

Заменят ли LLM ученых?

LLM отличны в поиске аналогий по старым базам данных («А не писал ли кто-то в 1970-х похожую статью?»). Но они не способны на радикально новые открытия в парадигме вычислительной несводимости.
Для этого нужно идти в «вычислительную дикую природу» — запускать миллионы безумных программ и смотреть, каких монстров (вычислительных животных) они порождают. Вольфрам делает это уже 45 лет и признается, что вычислительные животные всегда умнее его. Они всегда выдают сюрпризы, ломая высокомерие ученого, который думал, что знает, чем закончится эксперимент.

Эта новая парадигма уже начинает взламывать нерешаемые проблемы:

• В биологии появляется понятие «рулиальных ансамблей» и мехоноидного поведения (наконец-то можно математически описать, почему клетки организованы именно так, а не иначе).

• В информатике появляются сдвиги в решении великой проблемы P = NP (задаче, над которой бьются 50 лет).

• Для физики разрабатывается «инфрогеометрия» — математика для пространств, где размерность может быть не целой (например, пространство размерностью 3.01), а кривизна работает совершенно иначе, чем у Евклида.

Эпилог: Почему есть Нечто, а не Ничто?

Под конец разговора всплывает самый грандиозный вопрос философии: Почему вообще существует что-то, а не абсолютная пустота?

Ответ Вольфрама лишен религиозного пафоса, но от этого пробирает еще сильнее.
Нечто существует потому, что оно не могло не существовать.
Рулиад (абсолютно все возможные вычисления) — это абстрактная математическая необходимость. Он существует точно так же логически неотвратимо, как факт, что 2+2=4. Никто не «запускал» Рулиад в дисковод мироздания. Нет никакого дисковода.

А раз этот бесконечный узел всего возможного существует как логическая необходимость, внутри него обязательно найдутся такие паттерны (срезы), которые будут сложными, стабильными и способными к самовоспроизводству (жизнь).
Внутри этих паттернов обязательно возникнут локальные, ограниченные «наблюдатели» (мы с вами).
И для этих наблюдателей, смотрящих на абстрактный Рулиад изнутри, он будет казаться плотной, реальной, материальной Вселенной.

Вселенная такова, потому что мы таковы.
Не мир был создан под нас, а сама форма мира, которую мы видим (пространство, время, кванты, законы), есть прямое отражение ограничений нашей «оперативной памяти».

Пора принять новую реальность. Вселенная — это вычисления до самого глубокого дна. Код не был написан программистом, код и есть первопричина всего. Изучайте вычисления. Воспринимайте их серьезно.

Мы — лишь багованные сгустки информации, пытающиеся осознать океан кода, в котором барахтаемся. Но, черт возьми, это лучшее занятие, которое только может предложить этот безумный, дискретный мультиверсум.

По мотивам интервью: