Мозг мухи заставили играть в Balatro — и он начал выигрывать

Энтузиаст подключил цифровую симуляцию мозга плодовой мушки к карточной игре Balatro. Это не работа серьезных ученых, а личный проект, который продолжил серию необычных опытов с разумом мухи дрозофилы — до этого тот же «мозг» уже играл в DOOM и Super Mario. Но именно Balatro, игра на логику и комбинации, стала самой нетипичной задачей. Смог ли разум, созданный для полета и выживания, разобраться в покерных раскладах?

Смартфон с игрой Balatro среди карт и покерных фишек

Значение мухи-дрозофилы для мировой науки

Плодовые мушки, или дрозофилы — это крошечные насекомые, которые уже больше века служат главным модельным организмом для генетиков и нейробиологов. Их жизненный цикл составляет всего пару недель, их легко разводить, а главное — значительная часть генов дрозофилы имеет прямые аналоги у человека. Эти создания также интересны тем, что самцы усыпляют самок, чтобы они не спаривались с другими самцами.

Нервная система мухи относительно проста, но при этом позволяет ей демонстрировать сложное поведение: насекомое умеет ориентироваться в пространстве, избегать опасностей и искать пищу. Именно поэтому ученые стремятся детально изучить устройство ее головы, чтобы понять базовые принципы работы любого мозга.

Еще больше познавательных статей вы найдете в нашем канале в MAX. Подпишитесь прямо сейчас!

Оцифровка мозга и виртуальные эксперименты

Недавно компания Google выпустила полную карту связей нейронов взрослой дрозофилы. Эта детальная схема позволила превратить сырые биологические данные в гибкую программную модель. Вскоре доступ к симуляции получили обычные энтузиасты, которые начали применять виртуальный мозг для нестандартных задач.

Цифровое насекомое уже пытались приспособить к самым неожиданным сферам. В сети регулярно появляются проекты, где симуляция управляет виртуальным автомобилем или даже принимает решения о торговле криптовалютой на бирже. Теперь очередь дошла до современных видеоигр.

Оцифрованный мозг мухи дрозофилы

Обучение цифрового насекомого карточной игре

Пользователь платформы Reddit под ником ActualAerie1011 решил проверить аналитические способности виртуальной мухи в игре Balatro. Это популярный инди-проект, который объединяет правила покера с механикой пасьянса. Игроку необходимо собирать комбинации карт и грамотно использовать множители для набора рекордных очков.

Читайте также: Во что поиграть вместо GTA VI если у тебя нет PlayStation или Xbox

Процесс обучения строился на классическом методе проб и ошибок. Автор эксперимента написал специальный алгоритм для поиска удачных стартовых раскладов — так называемых сидов, поскольку уровни в Balatro генерируются случайным образом.

Затем человек заставил базовый алгоритм и симуляцию мозга проходить одни и те же уровни. Когда нейросеть принимала правильные решения и набирала очки, программа ее вознаграждала, а за ошибки — штрафовала. Со временем связи внутри виртуального разума начали перестраиваться под новую задачу.

Если хотите обсудить новость с другими читателями, заходите в наш Telegram-чат!

Результаты симуляции и скепсис сообщества

По заявлениям автора, сейчас модель способна выигрывать примерно в 20% партий. Такие результаты достигаются при игре стандартной красной колодой на самом легком уровне сложности. Энтузиаст подчеркивает, что обучение еще продолжается, поэтому процент побед должен вырасти.

В комментариях к проекту многие зрители выразили сомнение в достоверности эксперимента. На данный момент разработчик не предоставил исходный код, репозиторий на GitHub или другие технические доказательства, которые позволили бы независимым специалистам проверить его утверждения. До публикации сухих технических данных проект остается лишь занимательным заявлением на форуме.

Чтобы оставаться в курсе необычных проектов от энтузиастов, подпишитесь на наш канал в Telegram!

Тем не менее, сам подход демонстрирует удивительное слияние биологии и алгоритмов машинного обучения. Если виртуальный мозг насекомого действительно способен осваивать карточные игры, это открывает новые горизонты для разработок в области искусственного интеллекта. В будущем такие симуляции могут стать основой для создания более эффективных нейросетей, повторяющих принципы живой природы.