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果蝇大脑图谱突破：网游起家的科研，还能帮AI变聪明？

排行榜 2026年05月25日 04:22 6 admin

2024年10月有个科研新闻特别炸，“成体果蝇大脑连接组”研究一下子发了九篇Nature，你敢信这研究居然是从网络游戏起家的？

我刚看到这消息时还以为是标题党，点开仔细看才发现，这里面的门道比游戏闯关还有意思。

果蝇大脑图谱突破：网游起家的科研，还能帮AI变聪明？

提到这研究的核心项目FlyWire，就不得不说它的“前辈”EyeWire，俩都是神经科学和计算机双料科学家SebastianSeung搞出来的。

十几年前他在HHMI（霍华德·休斯医学研究所）的时候，突发奇想把神经连接图谱做成了网络游戏，这就是EyeWire。

本来想这玩意儿可能没几个人玩，后来发现发布一年内居然有10万人参与，这些人里啥职业的都有，有学生、有上班族，甚至还有退休老人，妥妥的“公民科学家”天团。

果蝇大脑图谱突破：网游起家的科研，还能帮AI变聪明？

海量神经数据的标注难题，就这么被这游戏化模式给解决了，现在回头看，这思路当时是真超前。

从“弃置数据”到Nature顶刊：FlyWire的逆袭套路

2018年SebastianSeung团队又搞了个升级版，就是FlyWire，还申请了300万美元开发资金。

这次他们把目标锁定在了成体果蝇大脑上，果蝇这小东西挺有意思，大脑里大概14万个神经元，不像线虫太少没代表性，也不像人类大脑多到没法下手，复杂度刚好合适，简直是连接组研究的“天选之材”。

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不过FlyWire能成，还得感谢一个“神助攻”，HHMI下属的Janelia研究园区。

Janelia有个FlyEM项目，本来在果蝇大脑研究里一直领跑，2020年就发了成年果蝇“半脑”连接组，2023年又搞定了幼虫的。

但他们之前做过一套大脑切片，因为2018年那时候AI技术不行，没法处理这些数据，就给弃置了。

FlyWire团队一看这数据，立马给接了过来，这波操作相当于捡了个“宝藏”。

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Janelia那可是科研圈的“土豪”机构，2024年预算就有28亿美元，专门搞高精尖仪器，走的是“有组织科研”的路子。

老实讲，论硬件实力FlyWire团队根本比不过，但他们玩了个巧劲，把弃置的切片数据改成了“科研网游”。

全球146个实验室的622名研究人员都来参与标注，还有15个EyeWire的老玩家帮忙校对。

就这么着，他们居然比Janelia早一两年完成了全脑连接组研究，这“弯道超车”的操作，我只能说太会了。

搞科研没钱可不行，FlyWire这项目总花费大概在亿美元级。

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钱主要来自两个地方：2020年NSF（美国国家科学基金会）的Neuronex2项目给了1750万，2016年IARPA（情报高级研究计划局）给AllenInstitute批了1870万。

IARPA这机构挺有意思，是DARPA的“小弟”，项目经理权力特别大，专挑那种看着冒险但有潜力的项目投钱，之前还资助过“下一代非手术神经技术”，果然敢花钱才敢出成果。

网游+众包：科研圈还能这么玩？

可能有人会问，众包这模式靠谱吗？会不会凑数的多，真干活的少？

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其实还真不是，你看“爱因斯坦@Home”那项目，就是靠大众计算机算力找脉冲星，到现在已经发现了好几千颗。

FlyWire这模式跟它有点像，都是把大任务拆成小的，让更多人参与进来。

而且FlyWire不是瞎凑人，核心还是靠专业研究人员，老玩家只是辅助校对，专业性一点没打折扣。

反观Janelia的模式，虽然资金足、设备好，但缺点也明显，太依赖自己的团队，一旦遇到技术瓶颈就容易卡壳。

果蝇大脑图谱突破：网游起家的科研，还能帮AI变聪明？

如此看来，FlyWire的“众包+专业团队”模式，其实是把两种模式的优点捏到了一起。

既避免了单一机构的局限，又保证了研究质量，这种混搭思路，说不定以后会成科研圈的新潮流。

再说说这研究的成果，是真扎实。

他们绘制了一只雌蝇的大脑图谱，里面有139255个神经元，差不多5450万个突触连接，还识别出8577种神经元类型，轴突加起来有149.2米长。

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最关键的是，他们不光搞清楚了神经元近邻的连接，连远一点的连接也弄明白了，这样就能整体研究神经回路。

比如果蝇的视叶，之前已知的细胞类型直接翻了一倍，运动、物体、颜色怎么处理的，现在都能看明白。

这成果的意义可不止于果蝇研究。

首先是技术上，FlyWire团队自己开发的AI算法，证明了海量切片拼接是能搞定的，以后研究小鼠甚至人类大脑，都能参考这个技术模板。

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Janelia的GerryRubin博士就说，要是有人愿意投10亿美元，十年内就能完成小鼠完整连接组，这跟人类基因组计划很像，规模越大成本反而会降下来。

从进化生物学角度看，果蝇和人类在6.7亿年前就分道扬镳了，一个是原恒类，一个是去恒类，大脑起源都不一样，所以不能直接拿果蝇的结论套在人身上。

但这也不是坏事，反而能搞个“比较连接动物学”，看看自然选择到底给不同生物的大脑设计了哪些不一样的解决方案，这研究方向以后肯定大有可为。

更有意思的是对AI的启发。

果蝇大脑图谱突破：网游起家的科研，还能帮AI变聪明？

大脑本来就是最牛的信息处理器，现在我们搞清楚了果蝇大脑的连接模式，说不定能给AI设计提供新思路。

比如神经元的分工方式，能不能用到AI模型的分层架构里？而且这还是个双向奔赴的过程，AI帮着处理了海量数据，推进了连接组研究；反过来连接组研究又能给AI提建议，这不就是“AI-神经科学”的正向循环嘛。

《经济学人》都评价这研究是“跨学科典范”，DeepMind那些AI公司也开始关注这领域，以后说不定能搞出更聪明的AI。

果蝇大脑图谱突破：网游起家的科研，还能帮AI变聪明？

说到底，这事儿最让我感慨的不是发了多少篇Nature，而是它打破了科研的“神秘感”。

以前总觉得搞科研是大佬们在实验室里闷头干的事，普通人根本插不上手。

但EyeWire和FlyWire证明，科研也能很“接地气”，普通人玩着游戏就能为科学做贡献。

果蝇大脑图谱突破：网游起家的科研，还能帮AI变聪明？

这种开放协作的思路，还有跨学科混搭的玩法，怕是未来科研突破的关键。

随着小鼠连接组研究推进，人类大脑连接组的目标也越来越近，说不定哪天我们普通人也能参与到更厉害的科研项目里，想想还挺期待的。

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