CONNECTOME × FALLING BLOCKS
ハエの配線で、ブロックを積む。
FlyWire由来の512ニューロンをゲームにつなぐ実験。1手ごとに自然落下。「落下」は2マス進む。
やり直しても、同じSEEDならピース順は同じ。
実測由来の接続を使用。切り替えると盤面はリセットされます。
神経活動の計算は、すべてこのブラウザの中で行います。
回路はそのまま。
操作の読み出しを育てる。
6つの変更候補を2種類のピース順で評価。良い設定を残す試行を10世代行います。上達やライン消去は保証されません。
まだ訓練していません。まずは初期状態の動きを観察しよう。
同じ読み出し設定・同じ未使用SEEDで、ハエの配線／シャッフル／ランダムを比較。
0で回路内の伝達を無効化。入力への反応は残ります。変更すると盤面をリセットします。
訓練した設定は、このブラウザに自動保存。
UNDER THE HOOD
「ハエの脳でテトリス」の中身を、分解してみる。
積んだブロック、落下中のピース、位置を数値に変換。固定した対応表で神経に入力します。
512個の神経モデルが接続先に値を伝達。前の状態と新しい入力を混ぜ、活動が変化します。
32個の神経の活動を4つの操作スコアに変換。最大のスコアの操作を実行し、また盤面を入力します。
FlyWireは、ショウジョウバエの脳を電子顕微鏡画像から再構成した研究です。今回使うFAFB v783には約14万個の神経細胞が記録されています。神経同士のつながりをまとめた地図を、コネクトームと呼びます。
このアプリでは、CXと分類された神経のうち、CX内の入出力シナプス数が多い512個を選び、その間の接続だけを使います。全脳でも、生物学的に完結した回路でもありません。
3D表示はFlyWireに登録された神経の代表座標です。脳全体から6,000点を背景として表示し、計算中の512点を重ねています。各神経の枝の形や細胞体の形を再構成した表示ではありません。
配線図だけでは、脳の動き方すべては分かりません。ここでは各神経を−1〜1の活動値で表す簡略モデルを使います。画面の光はその計算値で、実際の発火記録ではありません。
接続の強さはシナプス数の平方根から作り、入力先ごとに正規化。GABA・GLUTを負、その他を正として扱うのも、この実験の単純化です。受容体や神経調節の詳細は再現していません。
神経の配線は固定し、活動を操作へ変換する132個の読み出し係数だけを変えます。候補を少しずつ変えてゲームを実行し、評価値が良い候補を残す探索です。別のAIが最適手を決める仕組みは入れていません。
評価は、消したラインと置いたピースに加点し、穴・積み上がり・表面の凸凹に減点します。これは人が作ったゲーム用の評価基準で、ハエ本来の学習機構や報酬の再現ではありません。
最初は「自動プレイ」で動きを観察。その後に訓練して、同じSEEDで見比べてください。よく動いていてもラインを消せないことはあります。神経の光り方と上手さは別の指標です。
「3条件で実力を比較」では、配線を入れ替えた場合やランダム操作と比較できます。回路の接続を変えると結果が変わるか、訓練した設定が別のピース順でも役立つかを試す実験です。
FlyWire Consortiumのデータを利用した非商用の学習・実験用アプリです。元データと加工内容を明示しています。実在するハエの意識・記憶・テトリス能力の再現を主張するものではありません。