A Drosophila connectome prior enables adaptable embodied control
本研究表明，将成年果蝇大脑连接组作为具身控制的固定结构先验，与标准人工神经网络相比，能够使系统在多种运动任务、身体形态及环境复杂性中展现出更优越的适应性与鲁棒性。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明
智能不仅仅是发生在脑内的某种现象；它是身体与世界之间的一场对话。为了让动物移动，其神经系统必须不断地将感知到的感觉和视觉信息转化为维持平衡并向前移动的动作。这种被称为“具身控制”的过程极其困难，因为世界从未处于静止状态。生物必须在地面变得不平整时调整步伐，在捕食者出现时急转弯，或是在感觉到食物时加速。虽然工程师们已经制造出了能在崎岖地形上行走的机器人，但这些机器人通常依赖于专门针对某种特定体型或某种环境进行训练的复杂计算机程序。如果改变机器人的腿部或地板的纹理，程序往往就会失效。这向科学家提出了一个根本性的问题：生物神经系统的特定连接方式，是否赋予了它一种人工系统所缺乏的特殊适应能力？为了寻找答案，研究人员转向了果蝇——一种其神经系统已被极其精细地绘制出来的生物，甚至精确到了神经细胞之间的每一个连接。
研究人员提取了成年果蝇大脑中完整的连接图谱（即“连接组”），并将其作为计算机模拟出的“数字果蝇”的固定“大脑”。这个数字果蝇拥有一个拥有六条腿的身体、用于感知地面的传感器以及用于移动的肌肉。团队并没有重新连接大脑图谱；相反，他们保持了自然界中的连接方式完全不变，仅仅是教会了这只果蝇如何读取传感器信号以及如何向肌肉发送指令。随后，他们让这只数字果蝇接受了一系列测试，包括在平地上行走、爬过高度递增的障碍块、向不同方向转弯以及改变速度。他们将这只使用自然大脑图谱的果蝇，与一个旨在从零开始学习的标准人工智能程序控制的数字果蝇进行了对比。
当果蝇在平地上以恒定速度行走时，两者的表现同样出色。这表明，对于简单且不变的任务，自然大脑图谱并不具备内在的优越性。然而，一旦情况发生变化，差异便显现了出来。当数字果蝇必须爬过接近 0.5 毫米高的障碍块时，使用自然大脑图谱的果蝇成功通过的频率远高于人工程序。它的动作也更加平滑，较少出现顿挫感，并且在追踪速度变化（例如被要求按特定模式加速或减速）方面表现得更好。当果蝇需要转弯时，自然大脑图谱使其能够更精准地重新定向身体，且减少了无效运动。而人工程序在进行这些调整时显得力不从心，经常会出现目标过冲或失去平衡的情况。
为了理解为什么自然图谱的效果更好，研究人员深入观察了模拟过程中的信息流。他们发现，当果蝇遇到困难障碍时，自然大脑图谱会自发地激活特定的路径，将腿部的传感器与运动指令连接起来。这些路径包含了从身体向上传递信号的神经元，以及从大脑向下传递指令的神经元，它们似乎以一种协调的方式协同工作，而这是人工程序无法复制的。自然系统表现出了一种内置的灵活性，能够根据当前任务的需求招募网络中的合适部分，而无需被明确告知。此外，研究人员发现，自然大脑图谱对微小的误差或设置变化具有更强的鲁棒性（稳健性），这表明其结构为学习新行为提供了一个稳定的基础。
这项研究最令人震惊的部分在于，研究人员测试了这种优势在身体本身发生变化时是否依然成立。他们使用了完全相同的固定果蝇大脑图谱，并将其连接到几种截然不同的模拟动物身上：四足蚂蚁、两足机器人、三足架式机器人以及六足六足虫。在每种情况下，进化而来的果蝇大脑图谱都比人工程序更好地帮助这些新身体进行移动。当动物需要穿越复杂的迷宫时，这种优势尤为明显。随着迷宫变得更加困难（包含更多的转弯和死胡同），相比于人工控制器，使用果蝇大脑控制器的个体在寻找路径方面表现得越来越出色。尽管这只果蝇的大脑是为六足昆虫设计的，但它却帮助了两足机器人站稳并帮助了四足蚂蚁跑得更快、更直接。研究表明，果蝇大脑的特定布线包含了一种可以跨越不同体型进行迁移的通用适应原则。
这项工作并非声称我们可以简单地复制一只果蝇的大脑并将其放入任何机器人中。模拟结果显示，自然连接提供了一个强大的起点或“先验知识”，使得学习新动作变得更容易且更可靠。人工程序仍然需要学习如何读取传感器以及如何移动新身体的肌肉，但当它们以果蝇大脑图谱作为起点而非从零开始时，学习速度更快，表现也更好。研究结果表明，进化塑造神经系统不仅是为了执行特定任务，更是为了提供一种灵活的结构，以应对现实世界中不可预见的各种变化。通过以果蝇的大脑作为引导，研究人员展示了神经元是如何连接的——这种连接方式与神经元本身同样重要，它为构建能够适应变化世界的机器提供了新的蓝图。
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