Vor Kurzem machte unter denen, die KI-Neuigkeiten verfolgen, eine Meldung die Runde, die wie Science-Fiction klingt: Es gelang Forschern, das vollständige Gehirn einer Fliege zu scannen, und nun kann jeder es herunterladen und für beliebige Zwecke trainieren.
Hier ist die App, die ich zum Erkunden gebaut habe. Hier klicken
Die konkreten Fakten, damit klar ist, was passiert ist und was nicht:
Um welche Fliege es geht: eine erwachsene weibliche Fruchtfliege, Drosophila melanogaster.
Wer es gemacht hat: nicht ein einzelnes Unternehmen, sondern ein wissenschaftliches Konsortium namens FlyWire, mit Forschern des MRC Laboratory of Molecular Biology (Cambridge, Großbritannien), der Princeton University, der University of Vermont und der University of Cambridge. Die Veröffentlichung des vollständigen Konnektoms des Fliegengehirns war der Höhepunkt einer zehnjährigen internationalen Gemeinschaftsleistung. (Die Version, dass Google DeepMind dahinterstecke, kursierte weit verbreitet; DeepMind arbeitete anschließend tatsächlich mit diesen Daten für andere Experimente, aber das Scannen und Zusammenstellen der ursprünglichen Karte stammt von FlyWire.) Berkeley News
Wie es gemacht wurde: Die Karte wurde aus 7.000 hauchdünnen Schnitten des Gehirns zusammengesetzt, die mit Elektronenmikroskopie aufgenommen und von einer KI annotiert wurden, um Neuronentypen und ihre Verbindungen zu identifizieren. Berkeley News
Größe der Karte: 139.255 Neuronen und mehr als 50 Millionen synaptische Verbindungen, was es zum zweiten vollständig kartierten Gehirn der Geschichte macht. Das erste war das des Wurms C. elegans, mit gerade einmal 302 Neuronen, im Jahr 1986. Mayhemcode
Das Interessante für uns: Diese Karte ("Konnektom" genannt) ist ein öffentlich zugänglicher und herunterladbarer Datensatz. Da sie als Graph aus Knoten und Verbindungen strukturiert ist, kann sie in eine Simulation geladen und genauso behandelt werden wie jedes künstliche neuronale Netz: Man kann ihr ein Ziel vorgeben und sie trainieren, dieses zu lösen, auch wenn es nichts mit dem zu tun hat, was eine Fliege im echten Leben macht. Tatsächlich haben es manche bereits darauf trainiert, E-Mails zu klassifizieren oder sogar Videospiele zu spielen.
Genau da ging bei mir das Licht an. Denn was dieses Gehirn-Netzwerk beim Training tut, ist im Wesentlichen: den kürzesten Weg zwischen einem Zustand und einem anderen innerhalb eines Netzes verbundener Knoten zu finden. Und genau das erkunden wir in Illustrierte Harmonie 2 mit dem Konzept der Nachbarakkorde: sich von einem Dreiklang zum nächsten (Dur oder Moll) bewegen, indem man nur eine Note auf einmal verschiebt, anstatt mit einem Sprung zu einem völlig anderen Akkord zu wechseln.
Mit dieser Idee im Kopf habe ich eine der Apps meines Dashboards gebaut, Nachbarakkorde, nicht weil es nötig gewesen wäre, das Rad neu zu erfinden (es gibt bereits Werkzeuge, die Nachbarakkorde auf diese Weise suchen), sondern als Anlass, endlich in diese Art von Technologie einzutauchen und zu lernen, wie man sie aufsetzt und zum Laufen bringt. Der Nutzen für mich war genau das: zu verstehen, wie man so etwas aufbaut.
Der Nutzen für alle, die das lesen, ist ein anderer: herauszufinden, dass ein echtes, biologisches Gehirn in einer Simulation läuft und Wege zwischen einem Zustand und einem anderen findet, und zu sehen, wie dieselbe Logik, auf Harmonie angewendet, eine Karte von Akkorden erzeugt, die dadurch verbunden sind, dass sie jeweils zwei von drei Noten mit ihren Nachbarn teilen.