" Allen Institute, MIT - 1-й системный обзор со времён работы Sandberg & Bostrom 2008 года.
Месяц назад мы разбирали прорывы в коннектомике. Наши оценки месячной давности подтверждаются, но отчёт добавляет важный нюанс - карта связей это только треть задачи.
Исследователи говорят, что сегодня в мире менее 500 человек работают над эмуляцией мозга. С учётом смежных областей — не более 5000. Причём в лидирах - Allen Institute, IARPA MICrONS, Google Research, Harvard.
Авторы выделяют 3 ключевые технологические области:
1. Запись активности мозга.
Прогресс за последние 20 лет: примерно 100-кратное увеличение эффективной пропускной способности записи нейронной активности.
Сейчас можно записывать до ~1 млн нейронов коры мыши, но без разрешения отдельных спайков.
Важный момент - ни в одном организме пока не достигнута запись ≥95% нейронов с разрешением отдельных спайков. Даже у червя C. elegans с его 300 нейронами записывают ~50% нервной системы.
2. Картирование связей.
Полные карты связей на уровне синапсов существуют только для:
• Червь C. elegans (~300 нейронов) — ~10 коннектомов
• Муха дрозофила (~140 000 нейронов) — полный коннектом получен в 2024-25.
• Личинка рыбки данио (~100 000 нейронов) — в процессе
• Мышь (~70 млн нейронов) — отсканировано 1 мм³ (0.2% мозга)
• Человек (~86 млрд нейронов) — 1 мм³ (0.00007% мозга)
Стоимость упала с $16 500 за нейрон (1980-е) до ~$100 (2025). Но для полного коннектома мыши при бюджете $1 млрд нужно $10/нейрон, для человека — $0.01/нейрон.
3. Моделирование. Лучшие симуляции на сегодня:
- BAAIWorm (Китай, 2024): 136 нейронов C. elegans, воспроизводит хемотаксис и базовое движение
- Модели дрозофилы предсказывают активность для отдельных поведений
- Человеческий масштаб: только proof-of-concept на суперкомпьютерах (в 65-580 раз медленнее реального времени).
1 GPU H100 (80 ГБ) может хранить ~8 млн нейронов. Мышиный мозг требует кластера, человеческий — инфраструктуры масштаба полупроводниковой фабрики.
Мы научились картировать структуру быстрее, чем записывать функцию. Для млекопитающих придётся выводить функциональные свойства из анатомии, а не измерять напрямую. Это фундаментально меняет задачу и пока непонятно, возможно ли это в принципе.
Что это значит?
1. Создание цифрового мозга — не вопрос ближайших десятилетий даже для мыши
2. Реальный фронтир — организмы с <1 млн нейронов (рыбка данио, дрозофила)
3. Узкое место не вычисления, а данные и понимание того, какие биологические детали критичны
4. Между современными LLM и эмуляцией мозга — пропасть в архитектуре и подходах. Это напоминание к нашему посту от ноября 2025.
