Проверили хайп вокруг мозга мухи на девяти открытых проектах и своих опытах

Закрываем серию про коннектом мухи MaleCNS v1.0(здесь, здесь, здесь, здесь и здесь, а также статья) . Вокруг полных карт мозга мухи поднялась волна: «мозг мухи управляет дроном», «муху загрузили в компьютер», «обучили коннектом». Мы разобрали девять открытых проектов на MaleCNS и FlyWire и сопоставили их со своими опытами.

Что делают сами открытые проекты - по их же описаниям:
⚙️ случайную сеть той же статистики для сравнения строят 2 из 9. Без неё нельзя сказать, что работает именно проводка мухи
⚙️ соперника без коннектома - простое правило или обычную нейросеть - ставят 2 из 9, один проект от сравнения прямо отказался
⚙️ на втором коннектоме не проверяет никто
⚙️ ложные срабатывания частично считают 2 из 9
Честные авторы это и пишут: пререгистрированных рефлексов не получили (ommatid); проверки зрения, обучения и выживания не прошли (doomfly); прибыльного обучения не показали (stonkfly); совпадения с ходьбой настоящей мухи не доказывали (desktop-fly). Громкие формулировки появляются не в их отчётах, а в пересказах демо-роликов.

Что проверили мы - с контролями и правилами, записанными до прогона:
⚙️ «перемешали связи - сеть замолчала, значит проводка незаменима» - ложный довод: после выравнивания силы входа случайная сеть снова работает
⚙️ ни в одной задаче - уклонение, курс, погоня, рой - сеть на коннектоме не обошла лучшее простое правило. Для катера рабочими остались CBDR и пропорциональная навигация
⚙️ весь мозг считается на обычном процессоре, но у него есть отказ, которого нет у регуляторов: сеть «защёлкивается» от одного нейрона и перестаёт слушать камеру
⚙️ предсказания модели задаёт схема связей между типами клеток, а не индивидуальная проводка. Модели двух мух расходятся на длинных цепочках
⚙️ контроллер, настроенный на одном мозге, на другом рулил в обратную сторону. Катер вообще без мозга, с правилом поиска цели, ловил её не хуже

Про «обучение коннектома». Если веса дообучать, от мухи остаётся схема - какие нейроны вообще могут быть связаны. Это ограничение архитектуры, а не готовое поведение. У Dhiman преимущество проводки мухи в обучаемой модели зрения исчезает при сравнении с перемешанной сетью той же статистики и общей начальной настройкой.

Результат держится и на ручках, которых нет в биологии: общее усиление, порог числа синапсов, знак медиатора. При пороге в 5 синапсов в FlyWire пропадает большая часть связей внутри типов клеток, а у фоторецепторов там предсказан не тот медиатор.

Пять вопросов к любой новости «мозг мухи управляет ...»:
1️⃣ С какой случайной сетью сравнивали и выровняли ли её силу входа?
2️⃣ Какой простой алгоритм стоял рядом и кто выиграл?
3️⃣ Считали ли ложные срабатывания?
4️⃣ Проверяли ли на втором коннектоме?
5️⃣ Что делает обвязка - поиск, фильтры, усиления - и сколько она даёт без мозга?
Нет ответов - это демо, а не контроллер.

Чем коннектом полезен: это справочник архитектуры - какие каналы есть, что главнее (угроза перекрывает курс), где стоят пороги. А ещё источник гипотез и хороший полигон для методики проверки. Прошивкой для борта он не стал.

🟢Подписаться на канал
🟢Подписаться в MAX