PitchFly 将果蝇连接组变成故事创意生成器
WIRED AI··作者 Will Knight
关键信息
PitchFly 不理解词语，也不是基于果蝇的语言模型：标题先被转换为词语和短语，再转化为神经网络能够处理的表示，用于重新组合已学习的模式。文章还提醒说，网上一些声称使用该连接组的演示可能只是动画或恶搞，并未得到科学验证。
资讯摘要
PitchFly 使用雄性果蝇，也就是常见果蝇的详细连接组，来生成具有《WIRED》风格的故事提案。该连接组由 Google 和多家学术机构的研究人员开发，记录了约16.6万个神经元和1.25亿个突触，因此研究人员可以模拟果蝇对刺激的反应。由于这项资源已经开源，作者借助提示词和 Codex 的编码能力，把它导入了一个小型生成项目。作者收集了过去一年《WIRED》最受欢迎的数百个标题，将它们拆分为词语和短语，再转换成神经网络能够处理的表示。
随后，连接组接收表现最好的故事标题，并根据这些模式生成新的创意，产出了涉及智能体 AI、食品、安全、Donald Trump、隐私、中国和数字联合发布等主题的标题。这个系统不是语言模型，也不知道词语的含义，只是在把见过的模式重新组合成表面上吸引人的搭配。作者认为它目前只是一个有趣的概念验证，还无法取代人类写作者；与此同时，其他爱好者已经把虚拟果蝇大脑用于游戏、股票交易、驾驶和其他实验。
资讯正文
它有165,112个神经元，而且这些神经元全都经过训练，用来生成故事创意。它早期产出的一些例子包括：“监控内部隐藏的天气问题”；“认为Elon Musk需要减少计算机安全措施的工程师”；以及我个人最喜欢的：“人人都想看烹饪。没人解决得了Donald Trump。”
PitchFly使用了一张雄性果蝇大脑的详细地图——果蝇就是我们常说的水果蝇。这张地图由Google和多家学术机构的研究人员开发，被称为“连接组”（connectome），记录了约166,000个神经元和1.25亿个连接突触如何响应刺激而放电。从本质上说，你可以用它来模拟果蝇对各种事物会作何反应——这是一个基于真实生物智能图谱构建的、非常简单的人工智能版本。
由于研究人员将其开放源代码，你只需稍加提示，就可以轻松使用AI将这张连接组导入一个项目。在PitchFly中，我凭感觉编写了一个项目，让这个微小的数字果蝇大脑生成故事创意。（我不知道为什么这只果蝇戴着一顶小帽子，但我喜欢它的风格。）为此，我搜集了过去一年中该网站最受欢迎的数百条故事标题，并将它们输入连接组。我让Codex完成了繁重的工作，而它认定最高效的方法是把标题转换成单词和短语，再将它们转化为神经网络能够理解的表示形式。随后，连接组接收了表现最好的故事，并被要求以此为基础生成自己的创意。
换句话说，这并不是一个以果蝇为基础的语言模型——尽管显然有人确实创造过这种东西。果蝇大脑并不知道这些词分别是什么意思，也不知道这些内容是否有意义。它只是在以讨喜的新方式重新混搭自己见过的模式。愤世嫉俗的人或许会说，这正是某些记者生成选题提案的方式，但我觉得这么说有些不公平——从它那些疯狂的创意来看，PitchFly短期内还不会取代我：
《代理式AI的微小变化正在改写餐饮业规则》
《安全新闻正在悄悄对Donald Trump做些什么》
《在人工智能摧毁隐私之前，重新发明隐私的竞赛》
《中国是否即将让数字联合发行变得过时？》
未来，我或许可以让这个程序继续学习，方法是让它阅读新的WIRED标题。不过眼下，这似乎已经是一个不错的概念验证，更不用说它终于证明了：普通WIRED作者在智力上胜过一只果蝇。
连接组于9月初发布后，又有数十个由果蝇智能驱动的奇特而精彩的项目涌现出来。
例如，一位名叫Lyra Bubbles的X用户演示了一个项目：训练虚拟果蝇大脑来玩VR游戏《Beat Saber》。Coinbase的软件工程师Alex Wormuth则创建了StonkFly，利用果蝇的小小大脑来决定如何交易股票。（它正在亏钱，但考虑到一切因素，表现出奇地不错。）
Wormuth 在私信中告诉我：“在所有人都担心 AI 的生存风险之际，这只苍蝇带来了轻松而幽默的慰藉。”他说，摆弄果蝇连接组在哲学层面也十分有趣。“这会引发人们对其中伦理问题的思考，也会让人思考，在复制果蝇大脑的过程中是否存在某种意识。”他说。
还有人训练连接组玩《Doom》《Minecraft》和《Pong》。据说，一些苍蝇的大脑学会了解魔方。还有人让苍蝇大脑负责驾驶虚拟汽车——结果证明，苍蝇很不擅长侧方停车。（不过话说回来，我自己也很不擅长，所以不会对此妄加评判。）
我还没有核实这些项目是否真的都使用了连接组——它们可能只是有趣的动画。其中一些项目似乎是恶搞，比如有一个项目只是训练苍蝇去享受一次应得的休息。不过，也确实存在一些严肃的科学项目，包括用于探索连接组的可视化工具，以及用于操纵神经回路的工具。
绘制不同动物的大脑图谱，或许能帮助神经科学家破解智力的生物学基础。目前，人类大脑中全部 860 亿个神经元还无法被绘制出来，但观察体型更小的生物的大脑，可以提供有用的线索。神经科学家还可以通过对苍蝇连接组进行改动，检验有关损伤如何影响神经元连接方式的理论，以及这类损伤未来可能如何得到修复。
至于 AI，这些围绕果蝇的种种玩乐也展现了如今训练并部署自己的模型有多么容易。大型 AI 公司运行的巨型 LLM 最理想的用途，或许是构建针对特定任务的专用 AI 模型（我此前也写过相关内容）。有时，即使是一个微小的大脑也能表现得相当出色。
来源与参考
收录于 2026-09-17