SƠ ĐỒ ĐI DÂY CỦA MỘT CON RUỒI ĐÃ HỌC CÁCH NHÌN VÀ ĐẾM

Bao nhiêu phần trong những gì một bộ não làm được đã được viết sẵn vào hệ dây nối của nó? Câu hỏi này đã có thể kiểm chứng ở một loài vật: sơ đồ đi dây đầy đủ — bản đồ kết nối thần kinh (connectome) — của não ruồi giấm trưởng thành nay đã có. Theo các tác giả, đây là bản đồ hoàn chỉnh đầu tiên của một bộ não có khả năng thực hiện hành vi phức tạp. Một ý tưởng cần kiểm chứng là tính kinh tế của hệ dây nối: tiến hóa hẳn phải ưu tiên những mạch hoạt động tốt mà vẫn giữ các kết nối dài tốn kém ở mức tối thiểu.

Bộ não trong máy tính, con mắt phía trước

Eudald Correig-Fraga, Roger Guimerà và Marta Sales-Pardo, tại Đại học Rovira i Virgili ở Tarragona, Catalonia, đã bắt đầu từ connectome đã được hiệu đính của Drosophila melanogaster: 139.255 nơ-ron và 54,5 triệu kết nối synap.

Trước tiên, họ dựng lại con mắt kép của ruồi từ chính dữ liệu đó. Từ vị trí của các tế bào cảm quang, họ tái tạo từng mắt con (ommatidium) — một trong những đơn vị nhỏ của mắt — và phần thị trường mà mỗi mắt con nhìn thấy. Mỗi loại tế bào cảm quang được gán độ nhạy màu đã đo, dịch đi 200 nanomét để có thể dùng ảnh đỏ-lục-lam thông thường, nhờ vậy kênh tử ngoại của ruồi trở thành màu xanh lam.

Từ hình ảnh đến quyết định: các chấm màu được lấy mẫu bởi một con mắt kép được tái tạo, rồi hoạt động lan qua hệ dây nối thật tới các tế bào Kenyon. — Figure 1, Correig-Fraga, Guimerà & Sales-Pardo (2026), arXiv:2610.10023.

Ánh sáng sau đó kích hoạt các nơ-ron võng mạc, và hoạt động lan qua hệ dây nối thật, từng bước một, tới các tế bào Kenyon của thể nấm, nơi một đơn vị đơn giản duy nhất đọc ra quyết định. Không có gì được thêm vào bộ não. Thứ duy nhất mô hình được phép học là một độ mạnh cho mỗi kết nối có sẵn, bị giới hạn để không bao giờ vượt quá số synap thực sự quan sát được.

Màu sắc, hình dạng, số lượng

Nhóm đã thử ba nhiệm vụ thị giác:

• Màu sắc. Hình tròn màu xanh lam hay vàng? Mọi mô hình đều đạt gần 100%. Hệ dây nối thật đạt 92% mà không cần huấn luyện gì.
• Hình dạng. Hình tròn hay hình sao? Được huấn luyện với ảnh ở nửa trái của thị trường và kiểm tra ở nửa phải, hệ dây nối thật đạt 64%.
• Số lượng. Màu nào có nhiều chấm hơn, khi tổng diện tích của mỗi màu được làm bằng nhau để kích thước không làm lộ đáp án? Mô hình không bao giờ được cho biết có bao nhiêu chấm. Độ chính xác của nó tăng theo tỉ lệ giữa hai con số, từ 64% ở tỉ lệ 1,5 lên 85% ở tỉ lệ 5. Kiểu mẫu đó là dấu hiệu của một cảm nhận số lượng gần đúng, mà bài báo lưu ý đã từng được quan sát ở ruồi giấm thật.

Những bộ não bị xáo trộn

Để kiểm tra xem hệ dây nối chính xác có quan trọng không, các nhà nghiên cứu dựng bốn phiên bản xáo trộn của bộ não, tất cả đều có cùng các nơ-ron:

• một phiên bản không ràng buộc, trong đó các kết nối đi ra của mỗi nơ-ron dẫn tới các đích ngẫu nhiên, tạo ra nhiều dây dài;
• một phiên bản cắt tỉa, được cắt bớt cho tới khi tổng chi phí đi dây bằng bộ não thật, nhưng các kết nối trung bình dài hơn;
• hai phiên bản khớp khoảng cách, giữ nguyên phân bố độ dài dây thật và tổng chi phí đi dây.

Trong các bộ não xáo trộn có dây dài, hoạt động tràn ngập gần như toàn bộ bộ não ngay ở bước thứ hai; ở bộ não thật, nó di chuyển từ từ hơn từ mắt vào bên trong.

Độ chính xác của connectome thật (xanh lam) và bốn phiên bản xáo trộn trên ba nhiệm vụ; bên phải, khả năng phân biệt số lượng tăng khi tỉ lệ giữa hai đại lượng lớn dần. — Figure 3, Correig-Fraga, Guimerà & Sales-Pardo (2026), arXiv:2610.10023.

Cái giá của dây dài

Các bộ não không ràng buộc và cắt tỉa đạt điểm cao hơn, chẳng hạn 70% với hình dạng so với 64%. Chúng được lợi nhờ tiếp cận nhiều nơ-ron hơn, nhanh hơn qua các kết nối dài — chính những kết nối mà theo các tác giả sẽ khiến một con vật thật phải trả giá bằng năng lượng và độ phức tạp trong quá trình phát triển. Khi so sánh công bằng, với cùng ngân sách đi dây và cùng phân bố độ dài dây, não ruồi thật đã đánh bại cả hai đối thủ xáo trộn ở mọi nhiệm vụ. Các tác giả hiểu đây là một sự đánh đổi tiến hóa hiệu quả giữa hiệu năng và chi phí đi dây.

Một mô hình cố ý đơn giản

Mô hình bỏ qua phần lớn sinh học của nơ-ron thật: không có tần số phát xung, không có hằng số thời gian, và việc đọc kết quả qua các tế bào Kenyon là một lựa chọn tiện lợi chứ không phải toàn bộ mạch ra quyết định của ruồi. Mỗi bộ não xáo trộn chỉ được tạo ra một lần. Các tác giả trình bày công trình này như một điểm khởi đầu: một cách để hỏi xem riêng một sơ đồ đi dây đo được có thể làm gì, trước khi bổ sung động lực học nơ-ron phong phú hơn.