果蝇的大脑只有罂粟种子大小，包含大约10万个神经元，比一个小型体育场的容纳人数还少。凭借如此微薄的生物硬件，果蝇必须寻找食物、躲避捕食者、在湍急的气流中导航，并在失去气味线索后记住自己要去哪里。神经科学界的主流观点一直认为，工作记忆和证据积累等复杂的认知操作需要哺乳动物大脑皮层精密的层次化回路。7月25日发表在《自然·通讯》上的一项研究从根本上挑战了这一假设。
纽约大学医学院的研究人员发现，果蝇大脑导航中枢中一个微小的神经元群体在气味引导飞行过程中同时执行工作记忆和证据整合功能。这一发现表明，这些基本的认知操作完全不依赖于皮层结构。它们可能是进化早期发现并在不同物种间精炼的导航问题的通用解决方案，是构建神经形态人工智能系统的工程师们值得研究的方案。
单个神经”凸起”中的工作记忆
由Nicholas D. Kathman、Aaron J. Lanz、Jacob D. Freed和Katherine I. Nagel领导的研究团队聚焦于扇形体内的局部神经元群。扇形体是果蝇中央复合体中的一个结构，充当导航中枢。他们使用名为VT062617-Gal4的遗传品系标记了这一小群神经元，然后在果蝇导航虚拟气味环境时进行了双光子钙成像。
在实验装置中，果蝇在一个气垫球上行走，同时摄像系统(FicTrac)追踪其旋转并将它们转化为虚拟世界中的运动。风向由果蝇自身以闭环方式控制，而气味脉冲则按固定时间表递送。这使得研究人员能够观察果蝇在经历相当于飞越自然气味羽流时的神经活动。
他们的发现令人瞩目。一个局限的神经活动”凸起”，跨越扇形体仅一或两个柱状结构，在果蝇遇到气味时被激活。气味停止后，这个凸起并没有立即消失，而是持续存在，有些情况下持续数秒，其他情况则仅短暂一瞬。持续时间遵循指数分布，特征时间常数为5.59秒。
这是最纯粹形式的工作记忆：在建立目标方向的感官线索消失后存储该方向。这个凸起编码了果蝇应相对于风向飞行的方向，这是一种分配心参考框架，意味着它代表外部世界中的一个固定目标，而非果蝇自身的朝向。当果蝇转向时，凸起的位置保持稳定。这只动物携带了一个指向目的地的内部指南针。
遗忘的行为后果
这种持续性活动的存在本身就值得注意，但研究团队更进一步将其与行为联系起来。当神经凸起持续存在时，果蝇保持更笔直的轨迹，偏离目标方向更少。航向标准差显著降低(p = 5.0 x 10^-6)。当凸起崩溃时，偏离目标方向的程度急剧增加(p = 0.0002)。果蝇实际上忘记了自己要去哪里，开始四处游荡。
这种行为相关性确立了持久的神经活动与动物保持航向能力之间的直接联系。这个凸起不是附带现象，而是记忆航向的神经基础。
同一回路中的证据积累
第二个重要发现是，同一神经元群体也执行随时间的证据整合功能。在自然界中，湍流空气中的气味羽流并非连续的气流，而是被干净空气间隙打断的间歇性、断断续续的气味丝线。依靠嗅觉导航的动物必须随时间整合遭遇来判断自己是否仍在正确轨道上。
研究人员通过向果蝇递送湍流羽流结构，同时对同一扇形体神经元进行成像，模拟了这种自然条件。神经活动并非随每次脉冲简单地开启和关闭，而是随着连续的气味遭遇逐渐增加。去相关分析显示，该系统作为一个气味过滤器，整合了过去约10秒的信息。
这是教科书式的证据积累，与脊椎动物中与顶叶和前额叶皮层回路相关并建模为漂移扩散模型的过程相同。而在果蝇中，它发生在仅几百个神经元内、一个不超过盐粒大小的脑区中。
因果证明与最优时机
为了确定这种持续活动是否因果性地参与维持逆风航向，研究团队使用了光遗传学沉默技术。他们在相同的VT062617群体中表达了GtACR1（一种光激活氯离子通道，可使神经元沉默）。当研究人员在气味消失后立即沉默这些细胞时，果蝇更早、更急剧地转向远离逆风方向。没有持续的神经活动，它们无法保持航向。
一项对照实验强化了这一发现的特异性。由品系52G12标记的不同扇形体神经元群体仅表现出与转向运动相关的短暂活动。这些神经元没有表现出持续性活动。工作记忆功能并非导航中枢的一般属性，而是特定属于VT062617群体。
研究团队还探讨了为什么持续时间为5.59秒的问题。他们与专门研究羽流物理学的John Crimaldi实验室合作，利用湍流边界层羽流的真实数据进行了计算模拟。模拟改变了记忆时间常数并测量了导航性能。约5.5秒的实际值接近导航自然结构化羽流的最佳点。更短的记忆会导致果蝇在气味信号的间隙中过早放弃，而更长的记忆则会导致其在羽流移动后仍坚持错误的航向。进化似乎根据环境的统计特性调整了该回路。
对智能的启示：自然与人工
这项工作的更广泛意义远远超出了果蝇本身。它表明工作记忆和证据积累并非大规模复杂神经网络的新兴属性，而是可以在非常小的回路中实现的解决方案，甚至可能在能够执行导航的最简单回路中实现。
这一认识对进化神经科学具有启示意义。如果昆虫和脊椎动物独立进化出工作记忆回路，趋同进化是一种解释。但另一种更具挑衅性的可能性是：生活在5亿多年前的两侧对称动物的共同祖先可能已经拥有能够进行这些计算的导航回路。在这种情况下，果蝇的大脑并非哺乳动物大脑的简化近似，而是一个经过五亿年检验的保守原型。
对于人工智能和神经形态计算而言，其意义同样重大。目前执行工作记忆和证据积累的AI系统通常需要具有数百万或数十亿参数的大型递归神经网络或Transformer架构。而果蝇证明，相同的计算可以以极高的效率实现。跨越神经形态芯片几个柱状结构的局部神经元群体原则上可以复制这一功能。
工作记忆和证据整合共存于同一神经元群体这一事实尤其引人注目。在脊椎动物大脑中，这些过程分布在不同区域和细胞类型中。果蝇将它们压缩成一个紧凑的模块。理解该模块在回路层面如何工作，可能会激发为需要在噪声大、间歇性感官数据的真实环境中导航的具身AI系统设计新架构。
这篇由NINDS脑计划、NIDCD和国家科学基金会支持的《自然·通讯》论文提醒我们，昆虫与哺乳动物认知之间的差距可能比看上去要小。果蝇不会以我们能识别的任何方式思考，但它记得自己去哪里，积累证据，做出导航决策，并且所有这些都发生在一个可以嵌入这句话末尾句号中的大脑中。也许问题不在于认知需要多大的大脑，而在于可以有多小。
婷 翻译
参考文献
Kathman， N.D.， Lanz， A.J.， Freed， J.D.， & Nagel， K.I. (2026). Neural dynamics for working memory and evidence integration in the Drosophila navigation center. Nature Communications. DOI: 10.1038/s41467-026-75945-2