Google解密16.6萬個果蠅神經元!工程師拿去玩《毀滅戰士》、炒比特幣,結果真的賺了1美元
Google解密16.6萬個果蠅神經元!工程師拿去玩《毀滅戰士》、炒比特幣,結果真的賺了1美元
2026.09.15 | 區塊鏈

Google研究團隊與霍華休斯醫學研究所(HHMI)旗下的珍利亞研究園區(Janelia Research Campus)等機構,今年6月公開成年雄性果蠅完整中央神經系統圖譜MaleCNS v1.0,相關研究並於9月正式發表。然而,該開源資料一經發布,便迅速遭民間工程師拿去執行各類實驗,從訓練果蠅大腦遊玩經典電玩《毀滅戰士》(Doom)與《超級瑪利歐64》,到讓果蠅操盤比特幣——而且動手的還是加密貨幣交易所Coinbase自家的工程師。

Google繪製完整果蠅大腦圖譜!MaleCNS收錄16.6萬個神經元

果蠅長期以來在基因學與神經科學領域扮演關鍵角色。本次發布的MaleCNS v1.0模型,代表人類首次完整繪製出成年雄性果蠅的中央神經系統,除了大腦,還一併納入功能類似脊髓的腹神經索。這項計畫由珍利亞研究園區、英國MRC分子生物學實驗室、劍橋大學與Google研究團隊共同完成,運用AI技術將數百萬張2D顯微圖像,重建出包含逾16.6萬個神經元及約1.25億個突觸接點的3D模型。

fruit fly.jpg
Google與眾多學者合作,繪製出了果蠅大腦的完整圖譜。
圖/ Google

雖然果蠅神經元數量與人類大腦估計約860億個神經元相比仍有極大差距,但這仍被視為加速人類理解大腦運作機制的劃時代成就。Google指出,該突破將大幅推動基礎神經學研究。然而模型開源後,科技社群的關注焦點迅速轉向了意想不到的方向。

果蠅大腦也能玩Doom?16.6萬個神經元如何操控《毀滅戰士》

在圖譜公布僅數日後,這項研究成果已經被民間工程師用來嘗試各種遊戲與模擬挑戰,例如遊玩《節奏光劍》、解魔術方塊,甚至是讓果蠅大腦嘗試開車。而包羅萬象的趣味嘗試中,自然少不了《毀滅戰士》。

Doomfly.png
Alex Wormuth讓果蠅大腦遊玩《毀滅戰士》,不過截至截稿時尚未破關。
圖/ Doomfly

「它可以跑《毀滅戰士》嗎?」(Can it run Doom?)是科技界存在已久的迷因,這款1993年推出的經典遊戲因為程式開源、硬體需求極低,被認為可以在任何裝置上運行,即使不是一般意義的電腦或遊戲主機。而這款遊戲也成為各種新興技術測試的場域。

軟體工程師Alex Wormuth便展示了利用果蠅神經模型遊玩《毀滅戰士》的成果。他開發的專案將遊戲的畫面影格轉換為模擬視覺神經的刺激訊號,並將神經脈衝對應至遊戲控制鍵;當角色受到傷害時,系統會向特定的多巴胺細胞注入刺激訊號,作為負向回饋,藉此充當學習機制。不過開發者也說明,這些只是工程上設計的增強訊號,並非真的在模擬痛覺。

Wormuth還架設了「Doomfly」網站,實況果蠅大腦遊玩《毀滅戰士》的過程。截至撰稿時,果蠅已經遊玩超過1萬輪,暫時還沒能夠通關這款遊戲。

延伸閱讀:ChatGPT指令大全!復古海報風、風景照變紀念徽章、模擬80年代的你⋯130組提示詞一次整理

不只Doom!果蠅大腦挑戰《超級瑪利歐64》,結果一直撞牆

另一方面,一位名為Jessica Paquette的開發者,則讓果蠅神經模型控制《超級瑪利歐64》中的角色移動,同樣是把遊戲畫面轉為感覺神經的刺激,再將神經活動對應到操作指令。在其公布的影片中,可以看到瑪利歐反覆跳躍並撞牆,顯然還沒搞懂3D空間該怎麼走。Paquette也在GitHub上坦言,這份程式碼「100%是用GPT Astra隨興寫出來的」。這些實驗將原本嚴肅的神經科學模型,轉化為測試人工生命體適應能力的數位試驗場。

果蠅大腦還能炒比特幣!Coinbase工程師投入100美元實測

且不只讓果蠅大腦玩遊戲,Wormuth隨後更推出名為Stonkfly的開源專案,把神經網路的感知來源換成金融市場數據。值得一提的是,Wormuth本身正是Coinbase的軟體工程師,這也解釋了這隻果蠅為何會在Coinbase開戶。

Stonkfly的運作邏輯,是把Coinbase的公開行情繪製成K線圖,分送給模型的模擬複眼,再將神經脈衝轉譯為「買入、賣出或觀望」三選一的指令,最後透過Coinbase AgentKit自動下單。為模擬生物學習,系統會在獲利時刺激大腦中的獎勵型多巴胺神經元,虧損時則刺激趨避型的多巴胺細胞,藉此引導果蠅大腦調整反應。

至於戰績,Wormuth實際投入100美元(約新台幣3,100元)真金,第一天替果蠅賺進約1美元。不過專案文件坦承,目前尚未證實該模型具備持續獲利或自我改善策略的能力,甚至直言在比特幣價格上漲的行情下,任何買家看起來都像操盤高手。換句話說,這1美元比較可能來自運氣,而非果蠅的悟性。

真正讓這個專案超出研究範疇的,則是Wormuth緊接著在Robinhood Chain上發行了名為STONKFLY的社群代幣,讓這隻果蠅一腳踏進迷因幣的世界。

這份耗時多年、集結跨國研究學者的神經科學成果,在開源釋出後短短數日內,就被社群丟進遊戲與加密貨幣交易裡。科學家原先期待它加速人類理解大腦運作機制,不過看來短時間內最快被加速的,是網路迷因的產出速度。

延伸閱讀:
跟AI的對話被看光光?一次搞懂ChatGPT、Claude的9大隱私防線,4步驟保護機密不外洩
Threads收藏太多找不到?2招「脆文整理術」,用一人群組、iPhone備忘錄快速分類

資料來源:Tom's Hardware、X、Google

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/陳建鈞

關鍵字: #Google #比特幣
往下滑看下一篇文章
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓