維也納科技大學研究團隊不只成功地將一種線蟲的大腦，轉譯為程式碼，放入電腦中來建立一隻虛擬線蟲，還透過增強式學習（Reinforcement Learning），讓這隻虛擬線蟲學會新的能力，而且是真實世界中不可能學會的能力：靠尾巴平衡物體。這項實驗，讓真實和虛擬的界線越來越模糊。
研究團隊選擇了秀麗隱桿線蟲（Caenorhabditis elegans）來進行這項實驗。維也納科技大學解釋，因為這種身長僅1公分的線蟲，是目前第一種完成全基因組測序的多細胞真核生物，也是第一種完成神經元組測定的生物體，因此，可以用電路圖來描繪出秀麗隱桿線蟲的神經系統圖，因此，不只可以用電腦軟體繪製出來，研究人員還可以進一步用電腦程式模擬出線蟲的完整神經活動。
將反射行為程式碼化，打造出虛擬線蟲
雖然秀麗隱桿線蟲是構造簡單的生物體，但它能對外界刺激有所反應，比如輕觸一下秀麗隱桿線蟲，它會反射性地移動。這樣的反射行為取決於線蟲的神經細胞及神經突觸連結的強度，而研究員也在電腦上建立這種構造簡單的反射神經網路，以便模擬一隻秀麗隱桿線蟲的反應情況。研究員Rami Hasani認為，線蟲神經迴路的反射反應和控制器維持竿子平衡的原理類似；因為線蟲受到刺激、改變方向的行為，就像控制器在竿子傾斜時移動方向一樣，以保持竿子平衡。
於是，Rami Hasani和同事Mathias Lechner、Radu Grosu想知道，在不增加神經細胞、只加強神經元突觸強度的情況下，虛擬線蟲是否會能維持虛擬竿子的平衡。因此，研究團隊設計了一個虛擬竿子，可以放在虛擬線蟲的尾巴上，來了解虛擬線蟲的反應。
研究員將線蟲原有的生物神經系統數位化後，透過增強式學習的訓練，賦予虛擬線蟲的程式，賦予了一項新能力：能夠控制尾巴上虛擬竿子的平衡。Radu Grosu表示，這項實驗最重要的是，不需要有人為這隻虛擬線蟲撰寫任何程式，只透過提高神經元突觸強度，就可以讓虛擬線蟲學會控制平衡。文⊙王若樸
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