果蝇大脑接入ChatGPT，首次实现生物神经信号对话

开发者@chetaslua宣布，将一整颗果蝇大脑模拟接上ChatGPT。13.8万个神经元的脉冲被逐个解码成词，拼成句子，一字不改发给ChatGPT。整个模拟含1500万个连接，在一台MacBook上运行，只用NumPy和连接组数据，没有神经芯片或GPU。

在此之前，他先做了合理性检验：喂糖时负责喙部动作的MN9神经元以78 Hz放电，说明果蝇尝到甜味、伸嘴准备进食；加入苦味后频率瞬间掉到3 Hz，缩回不吃了。方向与2024年《Nature》论文结论一致。有网友追问78 Hz是否真实数据，他回答“its real”。

关键一步是把放电翻译成自然语言。他在大脑活动上训练了一个“线性读出”翻译器，将不同放电模式对应到不同词上。训练时特意排除感觉神经元，以检验信号在脑内传递多站后是否仍可读出。结果：16个词全对，准确率100%；仅保留下行神经元和运动神经元时，准确率仍有85%。这意味着感知信号传到“准备行动”层时未被稀释。这些词由果蝇自己拼成prompt发给ChatGPT，开头那句“我闻到醋和酵母的味道……”即由此产生，中间无人润色。

用笔记本跑果蝇全脑并非首次。2024年10月伯克利研究者曾用FlyWire连接组模拟13.9万神经元、5000万连接，也能预测真实果蝇反应。此次新意在于放电首次被翻译成自然语言，直接递给大语言模型。

数据底座是HHMI Janelia、剑桥大学和Google Research用十年做出的雄蝇中枢神经系统连接组MaleCNS v1.0，人工校对花44人年，9月3日登上《Cell》，含166700个神经元、1.25亿个突触连接，按CC-BY协议完全开源。论文发表两天后，佐治亚理工研究生Evan Smith就借GPT-6 Astra把连接组塞进Minecraft，让虚拟果蝇在玻璃密室里飞。随后又有人拿果蝇脑打Doom、跑马里奥64、玩Beat Saber。

Chetaslua还做了反向测试：“前方有墙”送进ChatGPT，回“向左”，再打回果蝇听觉神经元，它服从了37次，一次不差，但从未找到过食物。这说明能驱动行为与产生意识之间仍有鸿沟：服从只需信号进出，觅食则需要记忆、策略等能力，这只果蝇没有展示出来。开发者只称这是模拟。

过去全脑仿真需要顶尖实验室、六位数经费和跨学科团队，如今只需一台笔记本、一份布线图和一個周末。下一个让生物神经信号与AI对话的实验，可能就发生在某个人的书桌上。