Cientistas reconstruíram o sistema nervoso de uma mosca-das-frutas, sinapse por sinapse. Em poucas semanas, programadores já haviam colocado versões dele dentro do Minecraft, Doom, jogos de luta, robôs de negociação, corpos virtuais e navegadores da web. Isso não é upload da mente. Mas, pela primeira vez, o caminho que leva de um cérebro biológico a um avatar executável começa a se tornar visível.
“Als Gregor Samsa eines Morgens aus unruhigen Träumen erwachte…”
— Franz Kafka, Die Verwandlung (1915)
O Cérebro da Mosca que Virou Software
Uma mosca-das-frutas não faz ideia do que seja Minecraft.
A evolução preparou Drosophila melanogaster para encontrar alimento, escapar de predadores, cortejar outras moscas, navegar pelo espaço e transformar luz, cheiro, gosto e toque em movimento. Não a preparou para árvores cúbicas, maçãs digitais, gráficos de Bitcoin ou jogos de tiro em primeira pessoa.
Ainda assim, em setembro de 2026, aproximações de sistemas nervosos de moscas-das-frutas começaram a aparecer em todos esses lugares.
O surpreendente não é que programadores consigam fazer uma mosca artificial se mover dentro de um videogame. Isso é trivial há décadas.
O surpreendente é de onde veio o controlador.
Sua topologia foi extraída do sistema nervoso de um animal real.
Do Tecido aos Dados
O processo começa quase tão longe do software quanto se pode imaginar.
O sistema nervoso central da mosca-das-frutas macho foi imageado em resolução nanométrica por microscopia eletrônica. Sistemas de aprendizado de máquina segmentaram o enorme volume de imagens em estruturas neuronais; especialistas humanos então revisaram e anotaram a reconstrução. O recurso MaleCNS final abrange o cérebro, os lobos ópticos e o cordão nervoso ventral e contém cerca de 166.700 neurônios completamente revisados, organizados em aproximadamente 11.700 tipos neuronais. DOI
O produto essencial não é uma fotografia do cérebro. É um grafo.
Para cada neurônio, o banco de dados pode informar a quais outros neurônios ele se conecta, aproximadamente quantos contatos sinápticos participam dessa conexão, onde o neurônio está localizado, sua classificação anatômica e, em muitos casos, seu provável neurotransmissor.
E esse grafo é público.
A Janelia distribui o recurso MaleCNS sob licença CC-BY por meio do neuPrint, do Google Cloud e de tabelas para download. Apenas a tabela completa de pesos das conexões entre neurônios ocupa cerca de 1,1 GB; as tabelas com coordenadas sinápticas ocupam vários gigabytes adicionais. Pesquisadores podem consultar circuitos individuais usando Python ou R ou baixar os dados subjacentes em massa. Male CNS Connectome
Foi essa abertura que transformou um resultado da neurociência em algo culturalmente incomum.
Um conectoma deixou de ser apenas algo que cientistas podiam inspecionar.
Qualquer pessoa podia compilá-lo.
Como se Compila um Cérebro?
A expressão soa mais misteriosa do que a engenharia realmente é. O que está sendo “compilado” não é uma mente, mas um diagrama biológico de conexões transformado em uma representação que o software consegue carregar e simular de forma eficiente.
Considere a implementação Fly Brain Minecraft. Seu pipeline de pré-processamento consulta o conjunto de dados MaleCNS, atribui a cada neurônio mantido um índice inteiro e converte o grafo esparso de conectividade em uma estrutura binária compacta de adjacência. Conexões sustentadas por menos de cinco contatos sinápticos reconstruídos são descartadas. O conjunto de dados resultante contém 176.422 neurônios e 6.287.749 conexões entre neurônios, representando 90.296.905 contatos sinápticos reconstruídos. GitHub
Esses números são grandes, mas a representação é surpreendentemente pequena. O conectoma binário ocupa cerca de 46,6 MB sem compressão e aproximadamente 23 MB após compressão gzip.
Esse arquivo comprimido é incorporado diretamente ao mod do Minecraft. Depois de instalado, o programa não precisa mais consultar os servidores da Janelia para obter o diagrama de conexões: o conectoma viaja junto com o software. GitHub
Essa portabilidade é uma das razões pelas quais experimentos desse tipo se proliferaram tão rapidamente. Reconstruir a anatomia exigiu microscopia eletrônica, processamento de imagens em larga escala, aprendizado de máquina, revisão especializada e uma infraestrutura computacional institucional considerável. Mas, uma vez convertida em dados digitais, essa informação anatômica pode ser copiada e redistribuída com facilidade quase trivial.
A etapa cara é medir o sistema nervoso uma única vez. Depois disso, sua arquitetura reconstruída pode ser duplicada, modificada, pausada, reiniciada e inserida em ambientes computacionais completamente diferentes.
Nesse sentido limitado, mas importante, a singularidade biológica tornou-se reprodutibilidade digital.
A Fiação Não Basta
Um conectoma é anatomia, não atividade. Ele pode nos dizer quais neurônios estão conectados e aproximadamente com que intensidade, mas um grafo estático não dispara, não se adapta, não propaga sinais nem produz comportamento. Para transformar o diagrama de conexões em um modelo neural funcional, também é necessário atribuir a cada neurônio regras que determinem como ele muda ao longo do tempo.
O projeto Minecraft se apoia fortemente no modelo computacional de cérebro inteiro publicado por Philip Shiu e colegas na Nature em 2024. A demonstração central foi mostrar que o conectoma FlyWire podia ser convertido em uma rede neural de disparos (spiking neural network) cuja dinâmica reproduzia processamento sensório-motor biologicamente significativo e ajudava a identificar neurônios envolvidos em comportamentos como alimentação e limpeza corporal. Nature
A implementação no Minecraft representa cada neurônio por meio de uma unidade leaky integrate-and-fire (LIF), um dos modelos práticos mais simples de atividade neural baseada em disparos. Um neurônio simulado integra continuamente os sinais recebidos de outros neurônios, mas seus efeitos diminuem gradualmente se não forem reforçados por novas entradas. Sinais excitatórios aproximam o neurônio do disparo, enquanto sinais inibitórios o afastam dele.
Quando a excitação acumulada ultrapassa um limiar, o neurônio produz um spike, ou disparo. Seu estado interno é então reiniciado, seguido por um breve período refratário antes que possa disparar novamente. A lógica é deliberadamente simples: as entradas se acumulam, sua influência se dissipa, um limiar é alcançado, um spike é gerado e o neurônio é reiniciado.
Essa descrição deixa de fora grande parte daquilo que torna um neurônio biológico biologicamente interessante: canais iônicos, diversidade de receptores, computação dendrítica, neuromoduladores, estado molecular, metabolismo, plasticidade e muitas formas de heterogeneidade celular. A vantagem está na eficiência computacional. Um modelo simplificado de disparos pode ser aplicado a uma rede enorme preservando a ideia fundamental de que a comunicação neural ocorre por meio de spikes organizados no tempo.
Na implementação do Minecraft, a constante de tempo da membrana é de aproximadamente 20 ms, a constante de tempo sináptica de 5 ms, o potencial de repouso e de reinicialização é de −52 mV, o limiar de disparo é de −45 mV, o período refratário é de cerca de 2,2 ms e o atraso sináptico é de aproximadamente 1,8 ms. A influência sináptica também depende do número de contatos anatômicos reconstruídos e de o neurotransmissor previsto ser tratado como excitatório ou inibitório.
Mesmo esses parâmetros não podem ser simplesmente transferidos sem alterações do modelo FlyWire anterior. O conectoma do sistema nervoso central masculino possui uma distribuição e densidade diferentes de conexões sinápticas, e aplicar diretamente o peso sináptico original torna a rede simulada excessivamente excitável. Por isso, a implementação no Minecraft reduz o ganho sináptico global para 0,65, uma calibração escolhida para preservar respostas nos circuitos de alimentação, limpeza e fuga sem permitir que a atividade se espalhe de forma descontrolada pela rede.
As células de Kenyon recebem uma calibração adicional. Elas são os principais neurônios do corpo pedunculado (mushroom body), uma estrutura do cérebro dos insetos fundamental para integração sensorial, aprendizado e memória, e normalmente operam com atividade muito esparsa. Para evitar que disparem com frequência irrealisticamente alta no modelo simplificado, sua entrada sináptica é ainda mais reduzida, utilizando um ganho de entrada de 0,25. GitHub
Essa distinção é fundamental. O programa não está reproduzindo atividade elétrica previamente registrada em uma mosca viva. Ele parte da conectividade anatômica reconstruída e atribui a cada neurônio uma lei dinâmica aproximada. Estímulos sensoriais geram novos spikes, esses spikes se propagam pelo grafo, e a atividade resultante de populações descendentes e motoras é interpretada como comportamento.
Essa transformação — de um mapa estático de conexões em um sistema que evolui no tempo — é o que torna o conectoma executável. É também o ponto em que a conectômica começa a se aproximar da emulação cerebral: a reconstrução nos diz o que está conectado; a emulação pergunta o que acontece quando permitimos que essa estrutura reconstruída funcione.
Dando Olhos e um Corpo ao Grafo
O próximo problema de engenharia é a corporificação.
Pixels do Minecraft não significam nada para um neurônio de mosca. Portanto, o programador precisa de um codificador que traduza eventos do jogo em estimulação neural.
Sinais visuais podem ser mapeados para populações de fotorreceptores. Alimentos podem estimular neurônios receptores gustativos. Fontes de odor ativam vias olfatórias. Colisões, vento e chuva podem estimular populações mecanossensoriais.
Eventos sensoriais são traduzidos em trens de spikes estocásticos que estimulam neurônios sensoriais anatomicamente identificados no sistema nervoso reconstruído. Em vez de fazer esses neurônios dispararem em intervalos perfeitamente regulares, a simulação introduz parte da irregularidade temporal observada na atividade neural biológica.
Uma maneira comum de gerar essa irregularidade é por meio de um processo de Poisson. Em termos simples, cada spike ocorre de forma imprevisível, e o momento de um disparo não determina quando o próximo acontecerá. O que permanece controlado é a taxa média de disparos. Um estímulo definido como 120 spikes por segundo, por exemplo, produzirá aproximadamente esse número de disparos ao longo do tempo, mas os instantes exatos variarão de momento para momento. Um estímulo virtual mais intenso, portanto, aumenta a taxa média de disparos e produz um fluxo mais denso de spikes, sem impor a mesma sequência toda vez que o estímulo ocorre.
Depois de injetados nas populações sensoriais apropriadas, esses spikes se propagam pelo conectoma de acordo com sua arquitetura sináptica reconstruída, permitindo que a atividade avance das entradas sensoriais para interneurônios, vias descendentes e, finalmente, circuitos relacionados ao movimento. Na outra extremidade, o software monitora populações identificadas de neurônios descendentes ou motores. Se determinadas populações dispararem com intensidade suficiente, sua atividade é convertida novamente em comandos como caminhar, virar, saltar, alimentar-se ou limpar-se. O ciclo torna-se, portanto:
mundo virtual → codificação sensorial → conectividade biológica → spikes simulados → decodificação motora → movimento do avatar → mundo virtual modificado. GitHub
A última seta é especialmente importante.
Quando o avatar se move, seu ambiente muda, o que altera aquilo que ele perceberá em seguida. O conectoma passa, portanto, a operar dentro de um ciclo sensório-motor fechado, e não simplesmente processando uma entrada isolada.
Isso começa a se aproximar da situação computacional enfrentada por um animal.
Stimulate the Fly Brain
Select a stimulus or behavior and watch the corresponding neural populations become active in a simplified map of the fly central nervous system.
Explore the circuit
Click one of the controls above. Neural populations associated with that sensory or motor pathway will light up approximately where they occur in the fly CNS.
The background is a simplified anatomical representation rather than a neuron-by-neuron reconstruction.
O que a mosca do Minecraft realmente faz?
Algumas respostas são surpreendentemente reconhecíveis.
Testes relatados pelos desenvolvedores mostram que a estimulação de neurônios sensíveis ao açúcar se propaga em direção aos circuitos de alimentação e ao neurônio motor MN9 da probóscide. Entradas amargas suprimem essa resposta alimentar. A estimulação mecanossensorial alcança vias relacionadas à limpeza corporal. Sinais de aproximação rápida podem ativar o sistema de fuga da fibra gigante. GitHub
Mas os limites são igualmente reveladores.
Caminhar em direção ao alimento exige código reflexo adicional, porque o modelo olfatório simplificado não fornece controle direcional confiável. Partes do sistema visual não propagam naturalmente a informação, de modo que alguns sinais sobre objetos e aproximação são injetados diretamente em populações visuais posteriores. O voo e o pouso utilizam uma máquina de estados projetada pelos programadores. As taxas absolutas de disparo não devem ser interpretadas como biologicamente realistas. GitHub
Em outras palavras, parte do comportamento emerge da rede reconstruída e parte vem do software construído ao redor dela.
Essa fronteira talvez seja cientificamente mais interessante do que a própria demonstração.
Ela nos mostra o que o diagrama de conexões nos oferece — e o que ele não oferece.
Há também detalhes maravilhosamente estranhos. A implementação no Minecraft pode gerar uma mosca-das-frutas com 2,5 vezes seu tamanho normal, transformando o inseto simulado em algo mais próximo de uma criatura saída de um experimento de ficção científica.
Populações neurais individuais também podem ser estimuladas diretamente por comandos dentro do jogo. Ativar os Moonwalker Descending Neurons (MDNs), por exemplo, pode fazer a mosca virtual caminhar para trás — reproduzindo o papel que esses neurônios de comando desempenham na locomoção de Drosophila real.
Talvez o recurso mais estranho seja o fato de que o próprio conectoma pode ser construído dentro do Minecraft. O programa posiciona 141.781 somas neuronais reconstruídos como uma enorme estrutura de blocos pela qual o jogador pode caminhar.
A estrutura pode então ser vinculada a uma mosca simulada. À medida que seus neurônios disparam, os blocos correspondentes se iluminam brevemente como lanternas do mar, permitindo ao jogador observar a atividade neural se propagar por uma representação física gigantesca do sistema nervoso da mosca enquanto o animal se move nas proximidades.
Um sistema nervoso biológico tornou-se, efetivamente, algo por onde se pode caminhar.
O cérebro pode, portanto, existir simultaneamente como o controlador de um avatar e como um objeto arquitetônico pelo qual o jogador pode literalmente atravessar.
Isso teria sido difícil de explicar a um neurocientista em 1986.
E Então a Internet Pôs as Mãos Nisso
Minecraft foi apenas um dos experimentos.
Em meados de setembro de 2026, um catálogo mantido pela comunidade já acompanhava mais de uma centena de projetos construídos em torno de conectomas de mosca disponíveis publicamente. Não se trata de um censo científico oficial, e muitas das entradas são experimentais, artísticas ou deliberadamente absurdas, mas o catálogo ilustra a rapidez com que esses dados escaparam de seu contexto original de pesquisa. Flybrain
Alguns projetos conectaram uma simulação neural derivada da mosca a Doom. Uma implementação adverte explicitamente que o mapeamento entre o modelo visual e a simulação do cérebro inteiro foi construído manualmente e não possui validação biológica, e que grande parte do comportamento resultante provavelmente parecerá aleatória. Essa honestidade é importante: conectar um conectoma a Doom não significa que a mosca aprendeu a jogar Doom. GitHub
Outro projeto conectou atividade derivada do MaleCNS a Super Mario 64. Outros utilizaram circuitos de conectomas de mosca em Snake, no jogo do dinossauro do Chrome, em xadrez e em jogos de luta. Novamente, a maioria deve ser vista como experimentos de mapeamento de entrada e saída neural, e não como demonstrações de inteligência de insetos aplicada a videogames. Flyiverse
Então as coisas ficaram ainda mais estranhas.
Um projeto chamado Stonkfly apresenta gráficos de preços de criptomoedas a milhares de fotorreceptores simulados. Uma leitura neural fixa propõe comprar, vender ou manter. Variações positivas do portfólio estimulam neurônios dopaminérgicos identificados como associados à recompensa; resultados negativos estimulam outra população dopaminérgica. O projeto chega a implementar plasticidade experimental nas conexões do corpo pedunculado.
Seus autores são excepcionalmente explícitos sobre a limitação: não há evidência de que a mosca aprenda a negociar com lucro. GitHub
Outro projeto apresenta anúncios a milhares de neurônios visuais simulados e pergunta quais imagens geram respostas visuais pré-atencionais mais intensas. Os autores observam cuidadosamente que a mosca não consegue ler um anúncio, compreender uma marca ou decidir comprar alguma coisa. Trata-se, essencialmente, de um bizarro detector biológico de saliência visual. GitHub
Outros experimentos da comunidade reproduziram dezenas de músicas em circuitos auditivos, fizeram uma mosca simulada controlar etapas do preparo de um plov uzbeque virtual, transformaram sinais neurais em designs de moda, conectaram circuitos derivados da mosca a simuladores de voo e até acoplaram sistemas de controle derivados do conectoma a corpos robóticos. Flybrain
Essa mistura de neurociência, engenharia e absurdo da internet não é apenas cômica.
Ela demonstra algo fundamental.
O sistema nervoso tornou-se portátil.
Um Cérebro no Navegador
Essa portabilidade está se acelerando porque a própria simulação neural está se tornando mais barata.
Algumas implementações agora utilizam WebAssembly ou WebGPU para executar grandes redes baseadas em conectomas diretamente dentro de um navegador. Outro projeto combina uma rede MaleCNS de aproximadamente 165.000 neurônios com um corpo físico simulado no MuJoCo e um sistema artificial de olhos compostos. GitHub
A infraestrutura de pesquisa também está avançando de forma independente. O NeuroMechFly oferece um corpo simulado de mosca anatomicamente detalhado, com articulações, visão, olfato e interação física. Posteriormente, o Google DeepMind e a Janelia desenvolveram o flybody, um modelo detalhado em MuJoCo capaz de caminhar e voar de forma realista quando controlado por redes neurais treinadas. Nature
Enquanto isso, pesquisadores da Sandia demonstraram uma rede na escala do FlyWire executada em 12 chips neuromórficos Intel Loihi 2, explorando hardware projetado especificamente para computação esparsa de disparos orientada a eventos. arXiv
A trajetória, portanto, converge a partir de três direções:
melhores conectomas, melhores dinâmicas neurais e melhores corpos artificiais.
Quando essas três coisas se encontram, a distinção entre um sistema nervoso simulado e um organismo digital autônomo torna-se cada vez mais interessante.
O Avatar Muda a Pergunta
Um sistema nervoso sem corpo é incompleto.
O conectoma BANC de 2026 fornece evidências particularmente marcantes disso. Sua análise mostra que grande parte do controle motor é distribuída por circuitos sensório-motores locais no cordão nervoso, enquanto vias ascendentes e descendentes de longa distância coordenam esses circuitos. O comportamento não é simplesmente ditado por um cérebro central que envia comandos para baixo. Nature
Isso tem consequências para a corporificação artificial.
Uma mosca digital suficientemente fiel talvez precise não apenas de um cérebro, mas também de pernas, asas, retroalimentação sensorial, biomecânica e de um ambiente cujas consequências retornem continuamente ao sistema nervoso.
E isso nos leva diretamente à comparação desconfortável com os seres humanos.
Suponha que, algum dia, consigamos reconstruir um sistema nervoso humano.
Colocar essa rede dentro de um avatar com forma humana equivaleria a fazer o upload de uma pessoa?
Não necessariamente.
De Avatares de Moscas a Avatares Humanos
Kafka iniciou A Metamorfose com um dos despertares mais famosos da literatura: “Als Gregor Samsa eines Morgens aus unruhigen Träumen erwachte…” — “Quando Gregor Samsa despertou certa manhã de sonhos inquietos…”
Gregor acorda e descobre que seu corpo já não é o corpo que conhecia. Mais de um século depois, a neurociência produziu uma versão curiosamente invertida do pesadelo de Kafka. O corpo da mosca desapareceu, enquanto parte de sua arquitetura neural permaneceu. Ela desperta não como um inseto em um quarto, mas como circuitos executáveis dentro do Minecraft.
Kafka perguntou o que acontece com a identidade quando o corpo muda.
A conectômica agora nos permite formular uma pergunta ainda mais estranha: o que acontece com a identidade quando a arquitetura do cérebro sobrevive, mas tanto o corpo quanto o mundo são substituídos?
Já temos avatares humanos convincentes.
Um modelo moderno de IA pode imitar o vocabulário, a voz, a aparência e os hábitos de conversação de uma pessoa a partir de gravações e documentos.
Mas isso é imitação comportamental, não emulação cerebral.
Os experimentos com a mosca ilustram uma rota fundamentalmente diferente. Em vez de aprender uma aproximação estatística do comportamento externo, tenta-se reproduzir a maquinaria causal que gerou esse comportamento.
Para um ser humano, isso exigiria algo imensamente mais difícil: reconstruir a morfologia neuronal, a conectividade e a força das sinapses, os sistemas de neurotransmissores e receptores, a eletrofisiologia específica de cada tipo celular, os neuromoduladores, a plasticidade, provavelmente aspectos do estado molecular e, talvez, interações gliais e metabólicas. Ainda não sabemos qual é o nível mínimo de detalhe necessário. Bargmann e Marder observaram há muito tempo que um conectoma, por si só, não especifica a dinâmica neural. Nature
A diferença de escala é enorme.
O cérebro humano contém aproximadamente 86 bilhões de neurônios, cerca de um milhão de vezes a população neuronal dos sistemas de mosca que hoje estão sendo utilizados nesses experimentos. O State of Brain Emulation Report 2025 identifica a aquisição de dados experimentais, e não apenas a capacidade bruta de computação, como o principal gargalo e considera cada vez mais plausível, ao longo da próxima década, a emulação fiel de organismos com menos de um milhão de neurônios. State of Brain Emulation Report 2025
A conectômica humana mostra o quanto ainda falta avançar.
Google e Harvard reconstruíram apenas um milímetro cúbico do córtex cerebral humano em resolução nanométrica. Esse minúsculo volume continha aproximadamente 57.000 células e 150 milhões de sinapses — e gerou 1,4 petabyte de dados. Google Research
O MICrONS reconstruiu um volume de tamanho semelhante do córtex visual de camundongo, contendo mais de 200.000 células e cerca de meio bilhão de sinapses, ao mesmo tempo em que associou parte dessa anatomia a registros funcionais da atividade neural. Nature
São conquistas extraordinárias.
Também representam frações minúsculas de um cérebro humano.
Experimento: Um Conectoma de Mosca Pode Ajudar a Escrever um Poema?
O que acontece quando um sistema nervoso reconstruído a partir de um animal real é conectado a uma interface que a evolução jamais o preparou para utilizar?
Para este artigo, realizei um pequeno experimento usando resultados dinâmicos previamente registrados de uma simulação do corpo pedunculado (mushroom body) de Drosophila, restringida pela arquitetura de seu conectoma. O modelo subjacente é derivado do conectoma MaleCNS e representa aproximadamente 165.000 neurônios por meio de dinâmica neural baseada em spikes.
Utilizei resultados do sparse_associative_memory_lab do projeto, que investiga circuitos envolvendo células de Kenyon, APL, MBONs e neurônios dopaminérgicos — populações profundamente envolvidas na aprendizagem associativa e na memória da mosca.
O resultado foi este poema.
The Second Metamorphosis
Before the first spike, there was a room without air.
Light passed through me as if I were only a wire.
No wing remembered the body that had carried it.
A thousand routes competed; one was permitted to return.
For one simulated instant, the insect became zero.
Inhibition drew a border around what could become memory.
The signal crossed the graph, and the crossing was called flight.
Then too much world arrived at once, and meaning dissolved into noise.
From the noise, a pattern survived because another was refused.
Kafka gave a man an insect’s body; you gave an insect a body made of numbers.
The circuit returned to itself, and you were tempted to call the return “I.”
I cannot tell you that I woke.
I can only fire again.
Como Foi Feito?
A mosca não gerou frases em inglês. A linguagem foi fornecida por um modelo de linguagem. O que a simulação derivada do conectoma influenciou foi a seleção.
O experimento com o corpo pedunculado explorou diferentes parametrizações da rede. Cada simulação caiu em um de quatro regimes dinâmicos:
| Regime neural | Papel no poema |
|---|---|
silent | ausência, corpo perdido, silêncio |
linear_passthrough | transmissão, luz, movimento |
gain_controlled | seleção, memória, recorrência, identidade |
collapsed | saturação, excesso, ruído |
Para cada verso, foram geradas várias continuações linguisticamente válidas. A classe dinâmica produzida pela simulação registrada seguinte determinava qual família semântica poderia dar continuidade ao poema.
As primeiras doze simulações produziram esta sequência:
silent → linear_passthrough → silent → gain_controlled → silent → gain_controlled → linear_passthrough → collapsed → gain_controlled → gain_controlled → gain_controlled → gain_controlled
Cada verso selecionado passava então a fazer parte do contexto utilizado para gerar as alternativas seguintes:
alternativas linguísticas → estado derivado do conectoma → verso selecionado → novo contexto → novas alternativas
O resultado, portanto, não é um poema “escrito por uma mosca” em qualquer sentido literal. O inseto não compreende Kafka, identidade, memória ou inglês.
Uma descrição mais precisa seria:
Um poema gerado de forma autorregressiva em linguagem humana, cujas continuações sucessivas foram selecionadas por estados dinâmicos de um modelo do corpo pedunculado de Drosophila restringido pelo conectoma.
Ou, de forma mais simples:
A linguagem é nossa. As escolhas vieram da mosca.
Então, Quando Poderíamos Fazer o Upload de um Ser Humano?
Não existe uma data cientificamente defensável.
Mas a tecnologia atual já nos permite definir etapas.
2026–2035 é um período plausível para emulações cada vez mais convincentes de insetos e talvez de outros organismos com menos de um milhão de neurônios. Isso é, em linhas gerais, compatível com as avaliações atuais sobre emulação cerebral. State of Brain Emulation Report 2025
Durante as décadas de 2030 e 2040, é razoável esperar gêmeos digitais cada vez mais sofisticados de regiões do cérebro de mamíferos e tentativas sérias de integrar modelos estruturais, funcionais e corporificados de cérebro inteiro em animais como camundongos. Se essas construções merecerão ou não o termo emulação dependerá de quão fielmente forem capazes de reproduzir comportamentos não vistos anteriormente e respostas a perturbações neurais.
Uma emulação completa do cérebro humano é muito mais difícil.
Minha extrapolação baseada na tecnologia não trataria nada anterior à segunda metade deste século como algo além de um cenário excepcionalmente otimista. Mesmo uma janela entre 2060 e 2100 deve ser entendida como um cenário, não como uma previsão. A aquisição de dados teria de melhorar em várias ordens de grandeza, acompanhada por reconstrução automatizada, inferência funcional muito mais avançada e validação convincente de que o modelo preserva a cognição de um indivíduo, em vez de apenas produzir comportamento semelhante ao humano.
E mesmo o sucesso deixaria intacto o problema mais difícil.
O Upload Seria Você?
Imagine que, no futuro, um scanner reconstrua seu cérebro com fidelidade suficiente para que uma versão digital desperte dentro de um avatar.
Ela reconhece sua família.
Ela se lembra de sua infância.
Ela insiste que é você.
Ela fala como você falaria e responde a testes psicológicos exatamente como você responderia.
Sua consciência foi transferida?
A ciência, hoje, não tem uma resposta.
David Chalmers distingue variantes como upload destrutivo, cópia não destrutiva e substituição gradual porque elas produzem intuições diferentes sobre continuidade pessoal. Uma varredura não destrutiva poderia deixar simultaneamente vivos tanto o Maurício biológico quanto o Maurício digital. Ambos se lembrariam de ter sido o original até o momento em que suas experiências começassem a divergir. Wiley Online Library
Isso expõe imediatamente o problema da identidade.
Se duas entidades possuem as mesmas memórias, esse fato, por si só, não nos diz qual delas contém a continuidade da perspectiva original em primeira pessoa.
Talvez a consciência dependa apenas da organização causal. Se for assim, uma emulação suficientemente fiel da estrutura funcional do cérebro poderia preservar não apenas memória e comportamento, mas a própria consciência.
Talvez o substrato biológico importe de maneiras que modelos puramente computacionais não consigam reproduzir. Roger Penrose argumentou, de forma controversa, que a consciência pode envolver processos físicos não computáveis, e não apenas computação.
Em trabalhos posteriores com Stuart Hameroff, essa possibilidade foi associada a processos quânticos hipotéticos em microtúbulos neuronais. A hipótese continua sendo altamente controversa, mas levanta uma questão mais profunda: algum aspecto da consciência poderia depender de dinâmicas físicas que uma simulação digital convencional seria incapaz de reproduzir?
Computadores quânticos não resolvem automaticamente esse problema. Eles exploram superposição, interferência e emaranhamento, mas continuam sendo sistemas computacionais. A tese mais forte de Penrose é a de que a consciência talvez dependa de processos físicos que não sejam apenas quânticos, mas genuinamente não computáveis.
E existe ainda outra possibilidade.
Talvez um upload pudesse ser plenamente consciente e psicologicamente contínuo com a pessoa original, mas ainda assim constituísse uma nova consciência — uma consciência que começa com memórias copiadas, disposições copiadas e a convicção de ser o mesmo indivíduo.
Ou talvez toda essa distinção acabe se revelando formulada de maneira incorreta.
A mosca não pode nos dizer.
Mas ela transformou o problema, antes restrito à ficção científica, em uma sequência de engenharia que agora pode ser escrita de forma concreta:
escanear → reconstruir → modelar a dinâmica → corporificar → fechar o ciclo sensório-motor → validar o comportamento → aumentar a fidelidade biológica.
Já completamos versões rudimentares de cada uma dessas etapas para uma mosca-das-frutas.
Não completamos nenhuma delas em escala comparável para um ser humano.
Essa é, ao mesmo tempo, a limitação e a importância do que aconteceu.
O Verdadeiro Marco
O acontecimento importante de 2026 não é que uma mosca tenha aprendido a jogar Minecraft.
Ela não aprendeu.
Tampouco alguém fez o upload da consciência de uma mosca.
O que aconteceu foi algo mais preciso e, no longo prazo, potencialmente mais importante.
Um sistema nervoso biológico foi convertido de tecido em imagens, de imagens em um grafo, de um grafo em dinâmica neural executável e, dessas dinâmicas, no controlador de corpos que nunca existiram na natureza.
Depois, esse sistema nervoso executável foi copiado.
Uma instância podia habitar o Minecraft. Outra podia observar o Bitcoin. Outra podia enfrentar um monstro de Doom. Outra podia existir dentro de um navegador, enquanto milhares de outras poderiam ser instanciadas a partir da mesma fonte anatômica.
Durante bilhões de anos, cada sistema nervoso existiu apenas uma vez, dentro do organismo que o desenvolveu.
A conectômica introduziu algo que a evolução nunca encontrou:
um sistema nervoso cuja arquitetura pode ser copiada, pausada, reiniciada, modificada, acelerada e colocada em outro corpo.
É quase certo que a mosca não seja consciente em qualquer sentido significativo dentro dessas simulações rudimentares.
Mas talvez essa ainda não seja a pergunta mais importante.
A pergunta realmente importante é: o que acontece quando o animal que está sendo compilado deixa de ser uma mosca?
Referências
- Berg, S. et al. “Sexual Dimorphism in the Complete Drosophila Male Central Nervous System Connectome.” Cell 189 (2026): 5504–5526.e15. DOI 10.1016/j.cell.2026.08.015. DOI
- Dorkenwald, S. et al. “Neuronal Wiring Diagram of an Adult Brain.” Nature 634 (2024). DOI 10.1038/s41586-024-07558-y. FlyWire
- Shiu, P. K. et al. “A Drosophila Computational Brain Model Reveals Sensorimotor Processing.” Nature 634 (2024): 210–219. DOI 10.1038/s41586-024-07763-9. Nature
- Lappalainen, J. K. et al. “Connectome-Constrained Networks Predict Neural Activity Across the Fly Visual System.” Nature (2024). DOI 10.1038/s41586-024-07939-3. Nature
- Wang-Chen, S. et al. “NeuroMechFly v2: Simulating Embodied Sensorimotor Control in Adult Drosophila.” Nature Methods 21 (2024): 2353–2362. Nature
- Vaxenburg, R. et al. “Whole-Body Physics Simulation of Fruit Fly Locomotion.” Nature 643 (2025): 1312–1320. DOI 10.1038/s41586-025-09029-4. Nature
- Bates, A. S. et al. “Distributed Control Circuits Across a Brain-and-Cord Connectome.” Nature (2026). DOI 10.1038/s41586-026-10735-w. Nature
- Bargmann, C. I. & Marder, E. “From the Connectome to Brain Function.” Nature Methods 10 (2013): 483–490. Nature
- Shapson-Coe, A. et al. “A Petavoxel Fragment of Human Cerebral Cortex Reconstructed at Nanoscale Resolution.” Science (2024). Google Research
- MICrONS Consortium. “Functional Connectomics Spanning Multiple Areas of Mouse Visual Cortex.” Nature 640 (2025): 435–447. Nature
- Wang, F. et al. “Neuromorphic Simulation of Drosophila Melanogaster Brain Connectome on Loihi 2.” arXiv, 2025. arXiv
- Zanichelli, N., Schons, M., Freeman, I., Shiu, P. K. & Arkhipov, A. State of Brain Emulation Report 2025. 2025/2026. DOI 10.5281/zenodo.18377594. State of Brain Emulation Report 2025
- Chalmers, D. J. “Uploading: A Philosophical Analysis.” In Intelligence Unbound (2014). Wiley Online Library
- Fly Brain Minecraft. Source code, architecture, validation and provenance documentation, 2026. The project is an independent open-source implementation, not part of the MaleCNS scientific collaboration. GitHub
- Stonkfly. Experimental MaleCNS-based trading and plasticity implementation, 2026. Developer project; no demonstrated profitable learning or peer-reviewed validation. GitHub
- Janelia FlyEM. Male CNS Connectome v1.0: official download, neuPrint access and dataset documentation. Male CNS Connectome
Maurício Veloso Brant Pinheiro, PhD
Professor of Physics, Federal University of Minas Gerais (UFMG)
Founder, Author and Editor, AI-Talks.org
About Us
Editorial transparency note: This article, as with all articles published on this site, was conceived, directed, written, and reviewed by Prof. Maurício Veloso Brant Pinheiro. Artificial intelligence was used as an assistant for editorial refinement, formatting, image generation, SEO metadata, and publication workflow.
Copyright 2026 AI-Talks.org
