유투브 설명에서 뇌를 복사한것이 아니라 신경을 복사한것이라서 뭔가 생각해서 판단한다기 보다
시신경에서 앞에 뭐가 있으면 날개가 피하는 방향으로 신호가 간다는 것이었어요.
물을 감지 하면 자동으로 주둥이가 나오고
배꼽잡아
IP 106.♡.77.229
13:43
2026-09-16 13:43:17
·
@xman님 파리는 다리가 많죠.
중간보스
IP 203.♡.44.185
13:42
2026-09-16 13:42:13
·
저는 다른것보다 오버워치를 돌린다는게 젤 신기하더라구요;;
프랑지파니
IP 14.♡.253.234
13:44
2026-09-16 13:44:13
·
일부 인간들은 초파리에게 쪽팔린줄 알아야 겠네요
블루바다
IP 157.♡.216.14
13:49
2026-09-16 13:49:21
·
한국에서 하면 다릅니다. ㄷ ㄷ ㄷ
IP 222.♡.81.66
15:30
2026-09-16 15:30:05
·
@블루바다님 한국에서는 먼저 끼어들고 승리의 세레모니로 비상깜빡이를 키죠.
밴뎅
IP 14.♡.8.104
15:19
2026-09-16 15:19:51
·
초파리 뇌/중추신경계 디지털 지도 관련한 의구심 2가지에 대해 제미니 답변을 들어봤는데, 내용이 좀 길긴 한데, 비슷한 분들 있을까 싶어 붙여봅니다.
A. 시냅스구조의 대표성 여부 ? >> 답변 중에 제일 재미난 건은 사람은 신경 시냅스가 후천적 요인에 따라 매우 다양하고 유연한데, 하등동물의 뇌는 유전적으로 미리 계획된, 거의 동일한 고정회로라고 하네요. B. 초파이뇌로 차량 운전은 뭔소리지 ?
============================================================ A. 뉴런의 시냅스 구조는 개체 별로 상이한 것 아닌가, 어느정도 경향,패턴은 있겠지만, 단일 개체를 구조화 한건지, 복수 개체를 구조화 한건지는 몰라도, 단일개체라면 1 케이스를 너무 일반화하거나, 복수 개체라면, 몇몇 케이스가 짜집기된 형상을 표본으로 두는 무리수 아닌가? ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 플라이와이어(FlyWire) 연구진이 공개한 이번 커넥톰 지도는 '한 마리의 암컷과 한 마리의 수컷 성체 초파리'의 단일 뇌(Single Individual)를 기반으로 완성한 것이 맞습니다. 질문하신 대로 "단 한두 개의 케이스를 가지고 일반화하거나 짜집기하는 것이 과학적으로 무리가 아닌가?"라는 의문은 커넥톰 연구 초기에 실제로 가장 크게 대두되었던 핵심적인 비판입니다. 결론부터 말씀드리면, 연구진은 이 한계를 '초파리 특유의 유전적 균일성'과 '고정된 신경 회로(Hardwired Circuit)', 그리고 '컴퓨터 정렬 알고리즘'을 통해 해결했습니다. 이들이 단일 개체를 표준 표본으로 삼은 이유와 그 타당성은 다음과 같습니다. ## 1. 곤충의 뇌는 '기성품'처럼 고정되어 있습니다 (Hardwired) 인간의 뇌는 후천적인 경험과 학습에 따라 시냅스가 계속 변하는 유연성(가소성)이 매우 높습니다. 반면, 초파리와 같은 하등 동물의 뇌는 유전적으로 거의 완벽하게 프로그래밍된 '고정 회로'에 가깝습니다.
* 불변의 뉴런: 초파리 뇌 속의 주요 뉴런(예: 냄새를 맡는 투사 뉴런, 시각을 담당하는 뉴런 등)은 모든 개체에서 정확히 같은 위치에 동일한 이름과 형태로 존재합니다. * 구조적 불변성: 철수가 가진 뇌 구조와 영희가 가진 뇌 구조는 완전히 다르지만, A 초파리의 우측 시각 뉴런과 B 초파리의 우측 시각 뉴런은 자로 잰 듯이 똑같은 경로로 배치되어 있습니다.
## 2. '틀(Template)'로서의 가치 과학계에서 이 단일 개체 지도를 쓰는 이유는 이것이 인류 전체를 대변하는 평균치가 아니라, 지구과학의 '세계 지도'나 '표준 게놈 지도' 같은 기준점(Reference)이 필요하기 때문입니다.
* 2003년 완성된 인간 게놈 프로젝트(HGP)도 단 몇 명의 DNA를 분석해 '인간 유전자 표준 지도'를 만들었습니다. * 개개인의 DNA가 조금씩 다르더라도 표준 지도가 있어야 "당신의 유전자는 표준에 비해 이 부분이 다릅니다"라고 비교 분석할 수 있는 것처럼, 커넥톰 역시 비교의 기준이 되는 '원형(Prototype)'을 만드는 것이 1차 목표입니다.
## 3. 미세한 변이는 '짜집기'가 아닌 '통계와 검증'으로 보완 물론 개체별로 시냅스의 세부적인 연결 개수(예: A 초파리는 시냅스가 10개인데 B 초파리는 12개인 경우)에는 미세한 변이가 존재합니다. 연구진은 이를 '짜집기'하는 대신 다음과 같은 방식으로 무리수를 줄였습니다.
* 부분적 복수 개체 검증: 뇌 전체는 단일 개체로 촬영했지만, 핵심적인 회로(학습, 비행 제어 등)에 대해서는 수십 마리의 다른 초파리 뇌 단편들을 추가로 촬영해 비교 검증했습니다. 그 결과, 개체 간의 거시적인 회로 연결 방식은 거의 완벽하게 일치한다는 것을 확인했습니다. * 좌우 대칭성 활용: 초파리 뇌의 좌반구와 우반구는 독립적으로 발달합니다. 한 개체 안에서 좌측 회로와 우측 회로를 비교하는 것만으로도 어느 정도의 개체 내 변이와 안정성을 통계적으로 검증할 수 있습니다.
## 요약하자면 이번 초파리 뇌 지도는 모든 초파리의 시냅스가 100% 똑같다고 주장하는 '일반화 오류'의 산물이 아닙니다. 그보다는 "초파리라면 기본적으로 갖추고 태어나는 95% 이상의 고정된 신경 설계도"를 단일 개체를 통해 완벽하게 복원해 낸 것에 가깝습니다. 과학자들은 이제 이 표준 설계도를 바탕으로, 다른 초파리들이 경험과 학습을 통해 어떻게 미세한 5%의 차이를 만들어내는지를 연구하기 시작했습니다. 이 답변을 통해 의문점이 어느 정도 해소되셨나요?
============================================================ B. 공개된 커넥톰을 이용해서 차량 운전을 한다는 건 어떤 의미인가? ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
공개된 초파리 커넥톰(뇌 지도)을 이용해 차량을 운전한다는 것은 초파리가 장애물을 피하고 빛을 향해 날아가는 신경 회로(알고리즘)를 그대로 복사해, 가상이나 실제 자동차의 자율주행 두뇌로 탑재했다는 의미입니다. 기존의 테슬라 같은 자율주행 AI와는 전혀 다른 방식으로 구동되며, 공학적으로 다음과 같은 혁신적인 의미를 지닙니다. ------------------------------ ## 1. 딥러닝 AI가 아닌 '생물학적 회로'로 운전한다 기존 자율주행 AI는 수백만 장의 운전 사진과 영상을 학습하며 "이건 표지판이고, 저건 사람이다"를 스스로 깨우치는 '블랙박스형 인공신경망'을 씁니다. 내부가 어떻게 돌아가는지 인간이 완벽히 알기 어렵습니다. 반면, 초파리 커넥톰 기반 자율주행은 이미 자연이 억 년의 진화로 완성해 놓은 컴퓨터 코드(신경망 설계도)를 그대로 다운로드해 차량에 주입한 것입니다.
* 시각 입력: 차량 전면 카메라의 영상 신호가 초파리의 '겹눈(시각 뉴런)' 위치로 들어갑니다. * 신호 전달: 공개된 커넥톰 지도 그대로 뉴런과 시냅스를 거쳐 신호가 흐릅니다. * 행동 출력: 날개를 움직여 방향을 틀던 초파리의 '모터 뉴런' 신호가 차량의 핸들(조향각)과 엑셀 변수로 변환됩니다.
## 2. 슈퍼컴퓨터 대신 '스마트폰 칩' 하나로 자율주행이 가능하다 현재 테슬라나 웨이모의 자율주행 시스템은 수백 와트(W)의 전력을 소비하는 거대한 컴퓨터를 트렁크에 싣고 다녀야 합니다.
* 고효율·저전력: 초파리는 고작 16만 개의 뉴런과 미와트(mW) 수준의 극소 전력만으로 시속 10~20km로 날아다니며 장애물을 완벽히 피하고 전방 상황을 판단합니다. * 경량화: 초파리 커넥톰을 그대로 모사한 알고리즘은 용량이 매우 작고 가벼워서, 거대한 서버나 GPU 없이 주변 상황을 실시간으로 인지하고 판단하는 초경량 자율주행 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
## 3. '설명 가능한 자율주행(XAI)'의 실현 현재 딥러닝 기반 자율주행차는 사고가 나면 AI가 정확히 '왜' 그런 판단을 내렸는지 추적하기가 불가능에 가깝습니다. 반면 초파리 커넥톰 기반 차량은 모든 신경망의 연결 구조가 공개되어 있기 때문에 가시적입니다.
* 차량이 갑자기 핸들을 꺾었다면, "몇 번 시각 뉴런에서 출발한 신호가 몇 번 운동 뉴런을 자극해 핸들이 꺾였다"는 인과관계를 100% 추적하고 설명할 수 있습니다.
------------------------------ ## 💡 한 줄 요약 공개된 커넥톰으로 차를 운전한다는 것은, 학습을 통해 만든 인공지능이 아니라 초파리라는 생명체의 뇌 신경망 설계도를 차량에 그대로 이식해 '초파리의 본능과 반사 신경'으로 차를 몰게 만들었다는 뜻입니다.
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엌ㅋㅋㅋㅋ 실험 설계 잘 하시네여 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
날개에 연결했으면 자동으로 깜박이가 켜질거 같아요.
유투브 설명에서
뇌를 복사한것이 아니라 신경을 복사한것이라서
뭔가 생각해서 판단한다기 보다
시신경에서 앞에 뭐가 있으면 날개가 피하는 방향으로 신호가 간다는 것이었어요.
물을 감지 하면 자동으로 주둥이가 나오고
파리는 다리가 많죠.
내용이 좀 길긴 한데, 비슷한 분들 있을까 싶어 붙여봅니다.
A. 시냅스구조의 대표성 여부 ?
>> 답변 중에 제일 재미난 건은 사람은 신경 시냅스가 후천적 요인에 따라 매우 다양하고 유연한데,
하등동물의 뇌는 유전적으로 미리 계획된, 거의 동일한 고정회로라고 하네요.
B. 초파이뇌로 차량 운전은 뭔소리지 ?
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A. 뉴런의 시냅스 구조는 개체 별로 상이한 것 아닌가, 어느정도 경향,패턴은 있겠지만,
단일 개체를 구조화 한건지, 복수 개체를 구조화 한건지는 몰라도,
단일개체라면 1 케이스를 너무 일반화하거나,
복수 개체라면, 몇몇 케이스가 짜집기된 형상을 표본으로 두는 무리수 아닌가?
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플라이와이어(FlyWire) 연구진이 공개한 이번 커넥톰 지도는 '한 마리의 암컷과 한 마리의 수컷 성체 초파리'의 단일 뇌(Single Individual)를 기반으로 완성한 것이 맞습니다. 질문하신 대로 "단 한두 개의 케이스를 가지고 일반화하거나 짜집기하는 것이 과학적으로 무리가 아닌가?"라는 의문은 커넥톰 연구 초기에 실제로 가장 크게 대두되었던 핵심적인 비판입니다.
결론부터 말씀드리면, 연구진은 이 한계를 '초파리 특유의 유전적 균일성'과 '고정된 신경 회로(Hardwired Circuit)', 그리고 '컴퓨터 정렬 알고리즘'을 통해 해결했습니다. 이들이 단일 개체를 표준 표본으로 삼은 이유와 그 타당성은 다음과 같습니다.
## 1. 곤충의 뇌는 '기성품'처럼 고정되어 있습니다 (Hardwired)
인간의 뇌는 후천적인 경험과 학습에 따라 시냅스가 계속 변하는 유연성(가소성)이 매우 높습니다. 반면, 초파리와 같은 하등 동물의 뇌는 유전적으로 거의 완벽하게 프로그래밍된 '고정 회로'에 가깝습니다.
* 불변의 뉴런: 초파리 뇌 속의 주요 뉴런(예: 냄새를 맡는 투사 뉴런, 시각을 담당하는 뉴런 등)은 모든 개체에서 정확히 같은 위치에 동일한 이름과 형태로 존재합니다.
* 구조적 불변성: 철수가 가진 뇌 구조와 영희가 가진 뇌 구조는 완전히 다르지만, A 초파리의 우측 시각 뉴런과 B 초파리의 우측 시각 뉴런은 자로 잰 듯이 똑같은 경로로 배치되어 있습니다.
## 2. '틀(Template)'로서의 가치
과학계에서 이 단일 개체 지도를 쓰는 이유는 이것이 인류 전체를 대변하는 평균치가 아니라, 지구과학의 '세계 지도'나 '표준 게놈 지도' 같은 기준점(Reference)이 필요하기 때문입니다.
* 2003년 완성된 인간 게놈 프로젝트(HGP)도 단 몇 명의 DNA를 분석해 '인간 유전자 표준 지도'를 만들었습니다.
* 개개인의 DNA가 조금씩 다르더라도 표준 지도가 있어야 "당신의 유전자는 표준에 비해 이 부분이 다릅니다"라고 비교 분석할 수 있는 것처럼, 커넥톰 역시 비교의 기준이 되는 '원형(Prototype)'을 만드는 것이 1차 목표입니다.
## 3. 미세한 변이는 '짜집기'가 아닌 '통계와 검증'으로 보완
물론 개체별로 시냅스의 세부적인 연결 개수(예: A 초파리는 시냅스가 10개인데 B 초파리는 12개인 경우)에는 미세한 변이가 존재합니다. 연구진은 이를 '짜집기'하는 대신 다음과 같은 방식으로 무리수를 줄였습니다.
* 부분적 복수 개체 검증: 뇌 전체는 단일 개체로 촬영했지만, 핵심적인 회로(학습, 비행 제어 등)에 대해서는 수십 마리의 다른 초파리 뇌 단편들을 추가로 촬영해 비교 검증했습니다. 그 결과, 개체 간의 거시적인 회로 연결 방식은 거의 완벽하게 일치한다는 것을 확인했습니다.
* 좌우 대칭성 활용: 초파리 뇌의 좌반구와 우반구는 독립적으로 발달합니다. 한 개체 안에서 좌측 회로와 우측 회로를 비교하는 것만으로도 어느 정도의 개체 내 변이와 안정성을 통계적으로 검증할 수 있습니다.
## 요약하자면
이번 초파리 뇌 지도는 모든 초파리의 시냅스가 100% 똑같다고 주장하는 '일반화 오류'의 산물이 아닙니다. 그보다는 "초파리라면 기본적으로 갖추고 태어나는 95% 이상의 고정된 신경 설계도"를 단일 개체를 통해 완벽하게 복원해 낸 것에 가깝습니다. 과학자들은 이제 이 표준 설계도를 바탕으로, 다른 초파리들이 경험과 학습을 통해 어떻게 미세한 5%의 차이를 만들어내는지를 연구하기 시작했습니다.
이 답변을 통해 의문점이 어느 정도 해소되셨나요?
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B. 공개된 커넥톰을 이용해서 차량 운전을 한다는 건 어떤 의미인가?
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공개된 초파리 커넥톰(뇌 지도)을 이용해 차량을 운전한다는 것은 초파리가 장애물을 피하고 빛을 향해 날아가는 신경 회로(알고리즘)를 그대로 복사해, 가상이나 실제 자동차의 자율주행 두뇌로 탑재했다는 의미입니다.
기존의 테슬라 같은 자율주행 AI와는 전혀 다른 방식으로 구동되며, 공학적으로 다음과 같은 혁신적인 의미를 지닙니다.
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## 1. 딥러닝 AI가 아닌 '생물학적 회로'로 운전한다
기존 자율주행 AI는 수백만 장의 운전 사진과 영상을 학습하며 "이건 표지판이고, 저건 사람이다"를 스스로 깨우치는 '블랙박스형 인공신경망'을 씁니다. 내부가 어떻게 돌아가는지 인간이 완벽히 알기 어렵습니다.
반면, 초파리 커넥톰 기반 자율주행은 이미 자연이 억 년의 진화로 완성해 놓은 컴퓨터 코드(신경망 설계도)를 그대로 다운로드해 차량에 주입한 것입니다.
* 시각 입력: 차량 전면 카메라의 영상 신호가 초파리의 '겹눈(시각 뉴런)' 위치로 들어갑니다.
* 신호 전달: 공개된 커넥톰 지도 그대로 뉴런과 시냅스를 거쳐 신호가 흐릅니다.
* 행동 출력: 날개를 움직여 방향을 틀던 초파리의 '모터 뉴런' 신호가 차량의 핸들(조향각)과 엑셀 변수로 변환됩니다.
## 2. 슈퍼컴퓨터 대신 '스마트폰 칩' 하나로 자율주행이 가능하다
현재 테슬라나 웨이모의 자율주행 시스템은 수백 와트(W)의 전력을 소비하는 거대한 컴퓨터를 트렁크에 싣고 다녀야 합니다.
* 고효율·저전력: 초파리는 고작 16만 개의 뉴런과 미와트(mW) 수준의 극소 전력만으로 시속 10~20km로 날아다니며 장애물을 완벽히 피하고 전방 상황을 판단합니다.
* 경량화: 초파리 커넥톰을 그대로 모사한 알고리즘은 용량이 매우 작고 가벼워서, 거대한 서버나 GPU 없이 주변 상황을 실시간으로 인지하고 판단하는 초경량 자율주행 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
## 3. '설명 가능한 자율주행(XAI)'의 실현
현재 딥러닝 기반 자율주행차는 사고가 나면 AI가 정확히 '왜' 그런 판단을 내렸는지 추적하기가 불가능에 가깝습니다. 반면 초파리 커넥톰 기반 차량은 모든 신경망의 연결 구조가 공개되어 있기 때문에 가시적입니다.
* 차량이 갑자기 핸들을 꺾었다면, "몇 번 시각 뉴런에서 출발한 신호가 몇 번 운동 뉴런을 자극해 핸들이 꺾였다"는 인과관계를 100% 추적하고 설명할 수 있습니다.
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## 💡 한 줄 요약
공개된 커넥톰으로 차를 운전한다는 것은, 학습을 통해 만든 인공지능이 아니라 초파리라는 생명체의 뇌 신경망 설계도를 차량에 그대로 이식해 '초파리의 본능과 반사 신경'으로 차를 몰게 만들었다는 뜻입니다.