# 마인크래프트 초파리 2탄, 붓질에도 반응해요

> 에번 스미스가 수컷 초파리 뉴런 16만6,700개의 연결 지도로 게임 속 초파리를 움직였어요. 붓질 신호가 몸단장으로 이어지는 실제 화면과, 신경망을 바꿔 비교하는 실험을 살펴봐요.

- 출처 사이트: 뇌피셜 (https://aifficial.net/brain/posts/neurocraft-fly-minecraft-demo/)
- 발행: 2026-09-12
- 카테고리: 뇌와 AI · 태그: 커넥톰, 초파리, 뇌 시뮬레이션, 뇌와 AI

## 핵심 답변

에번 싱클레어 스미스는 수컷 초파리의 MaleCNS 연결 지도를 이용해 뉴런 16만6,700개의 활동을 계산하고, 그 신호로 마인크래프트 초파리의 동작을 선택하는 NeuroCraft Fly 시연을 공개했어요. 붓 접촉·먹이·빛 등 여섯 가지 입력과 신경망의 연결 가중치를 바꾼 비교 장면을 볼 수 있어요. 공개된 것은 제작자가 녹화한 시연과 설명이며, 실행용 모드와 코드는 배포 준비 중이에요.

## 한 장 요약(만화)

![세로 네 컷 만화. 붓 접촉 신호에 몸단장하는 게임 초파리, 수컷 뉴런 16만6,700개의 연결 지도를 신경망 모형에 쓰는 과정, 신경 활동 계산에서 신호 읽기와 몸동작 선택으로 이어지는 흐름, 연결 영향력과 감각 입력 조건을 바꾸어 반응을 비교하는 장면을 Brain 마스코트가 안내해요.](https://aifficial.net/images/posts/neurocraft-fly-minecraft-demo/comic_v1.1.1.webp)

## 요약

- 에번 싱클레어 스미스가 수컷 초파리 신경망을 마인크래프트에 연결한 NeuroCraft Fly를 공개했어요. 게임에 사용한 모형의 규모는 뉴런 16만6,700개예요.
- 시연에서는 붓 접촉 신호를 넣자 몸단장 동작이 실행돼요. 제작자가 준비한 입력은 플레이어 접근·주변 몹·붓 접촉·공격 시도·먹이·빛의 여섯 가지예요.
- 실제 신경 연결 지도를 따라 모형의 활동을 계산하고, 사람이 정한 신호 읽기 규칙이 미리 만든 몸동작을 선택해요. 화면 왼쪽에서 입력과 실행 중인 동작을 함께 볼 수 있어요.
- 연결 가중치를 섞거나 감각 입력을 끈 비교 장면도 있어요. 어떤 조건에서 반응이 남는지 보면서, 신경망과 동작 프로그램이 각각 맡은 일을 따져 볼 수 있어요.
- 9월 12일 기준 실행용 모드와 코드는 배포 준비 중이에요. 지금은 제작자의 원본 시연과 GitHub 설명을 볼 수 있고, 직접 실행할 프로그램과 탐구용 예제가 후속 공개 대상으로 예고돼 있어요.

## 핵심 사실

| 항목 | 값 |
|---|---|
| 프로젝트 | NeuroCraft Fly (제작자 Evan Sinclair Smith · 개발 중인 로컬 시연) |
| 모형에 포함한 뉴런 | 166,700개 (제작자 공개 README의 retained MaleCNS graph 기준) |
| 모형의 연결 항목 | 25,582,938개 (방향을 가진 그래프 간선(edge) 수예요. 원 연구의 시냅스 접점 수와 집계 단위가 달라요.) |
| 시연의 입력 | 6가지 (접근·주변 몹·붓 접촉·공격 시도·먹이·빛) |
| 긴 시연 영상 | 약 2분 27초 (2026-09-05 녹화 · 준비된 시행을 편집한 영상) |
| 공개 상태 | 시연·설명 공개 (2026-09-12 기준 모드·코드·탐구 예제는 배포 준비 중이에요.) |


마인크래프트 화면 오른쪽에 붓이 들려 있어요. 가운데 작은 초파리가 움직이고, 왼쪽 상태창에는 <strong>‘붓 접촉(Brush contact)’과 ‘몸단장(Groom)’</strong>이 함께 떠요. 제작자가 준비한 접촉 신호를 넣자, 신경망 모형의 출력을 읽어 몸단장 동작을 실행한 장면이에요. 

[1탄](/brain/posts/fly-brain-minecraft-connectome/)에서 초파리 뇌 지도와 게임이 만나는 모습을 봤다면, 이번에는 그 사이에서 무슨 일이 일어나는지 조금 더 가까이 들여다봐요. 주인공은 <strong>에번 싱클레어 스미스(Evan Sinclair Smith)의 NeuroCraft Fly</strong>예요. Ro0oney를 다룬 1탄과는 다른 프로젝트예요.

스미스는 9월 4일(UTC) X에 짧은 비행 영상을 올리며, 수컷 초파리 신경망을 이용해 게임 속 움직임을 만들었다고 밝혔어요. 제작 과정에서 GPT-6 Astra의 도움을 받았다는 설명도 덧붙였어요. 이어 공개한 GitHub에는 동작과 신경망 상태를 함께 볼 수 있는 더 긴 시연이 올라와 있어요. 



## 뇌에서 몸통까지 이어지는 지도예요

이번 모형의 재료는 <strong>MaleCNS</strong>, 수컷 초파리의 중추신경계(central nervous system, CNS) 연결 지도예요. 신경세포가 누구와 이어져 있는지 기록한 지도를 <strong>커넥톰(connectome)</strong>이라고 해요. HHMI 재닐리아와 케임브리지대, MRC 분자생물학연구소, 구글 리서치가 함께 만든 자료예요. 

눈여겨볼 부분은 뇌 아래로 길게 이어진 <strong>복부신경삭(ventral nerve cord, VNC)</strong>이에요. 곤충의 몸통에 있는 신경 구조로, 우리 척수에 빗대어 이해할 수 있어요. 뇌와 몸의 운동 회로를 잇는 이 부분까지 지도에 담겼기 때문에, 감각 정보가 몸을 움직이는 신호로 이어지는 길을 살펴볼 수 있어요. 



스미스가 모형에 포함했다고 밝힌 규모는 <strong>뉴런 16만6,700개</strong>예요. 지도에 계산 규칙을 더해 활동을 구하고, 그중 정해 둔 신호를 읽어 게임 속 몸을 움직이는 데 써요. 연결 지도가 길을 알려 준다면, 계산 규칙은 그 길로 신호를 얼마나, 어떻게 보낼지 정하는 셈이에요. 

## 붓질 한 번이 몸동작이 되기까지

과정은 세 부분으로 나눠 보면 이해하기 쉬워요.

먼저 게임의 사건을 신호로 바꿔요. 플레이어가 다가오거나, 주변에 다른 캐릭터인 몹(mob)이 있거나, 붓이 닿는 상황 등이 입력이에요. 여기에 공격 시도·먹이·빛을 더해 여섯 가지를 시연해요. 다음으로 연결 지도 위에서 신경 활동을 계산해요. 마지막으로 제작자가 고른 신호를 읽어, 준비해 둔 몸동작을 선택하고 조절해요. 



이때 출력 신호를 읽는 단계를 <strong>리드아웃(readout)</strong>이라고 해요. 계기판에서 필요한 바늘을 읽는 것과 비슷해요. 어느 신호를 읽을지, 그 값이 어떤 몸동작으로 이어질지는 제작자가 정해 두었어요. 날개나 다리의 모든 움직임이 연결 지도 하나에서 저절로 생겨나는 방식과는 구별해야 해요.

9월 12일 공개된 <strong>안될과학</strong>의 해설도 약 5분 9초부터 이 순서를 짚어요. 게임 정보가 들어오고, 신경 활동을 계산하고, 사람이 정한 신호를 읽어 준비한 동작을 실행한다는 설명이에요. ‘뇌를 게임에 넣었다’는 짧은 표현을 구체적인 과정으로 풀어 볼 수 있는 대목이에요. 

[안될과학 해설에서 이 부분 보기](https://www.youtube.com/watch?v=B1wx0-E5MmE&t=309s)

## 같은 초파리에게 다른 신경망을 연결하면요?

긴 시연의 약 <strong>42초</strong>부터는 조건이 바뀌어요. 화면 아래에 <strong>‘Shuffled weights’</strong>, 연결 가중치를 섞었다는 표시가 떠요. <strong>가중치(weight)</strong>는 모형에서 한 연결이 다음 뉴런의 활동에 미치는 영향력을 나타내는 값이에요. 배선의 영향력을 바꿨을 때 같은 종류의 사건에 어떻게 반응하는지 비교하려는 거예요. 

여기서 제작자가 공개한 흥미로운 결과가 있어요. <strong>가중치를 섞어도 일부 반응이 남아요.</strong> 약 1분 20초부터는 감각 입력을 끈 조건도 보여 주는데, 이때도 기본 이동 프로그램이 몸을 움직일 수 있어요. 움직임이 보인다는 사실과, 그 움직임을 특정 신경 연결이 만들어 냈다는 설명 사이를 나눠 볼 수 있는 장면이에요. 



그렇다면 특정 연결은 행동에 어떤 몫을 할까요? 이 질문에 답하려면 같은 입력을 반복하고, 가중치를 여러 방식으로 섞어 보며 결과를 비교해야 해요. 제작자도 이런 비교를 보강하겠다고 로드맵에 적었어요. 현재 영상은 준비한 시행들을 이어 붙인 시연이고, 각 시행의 실제 입력 이력도 서로 달라요. 따라서 지금은 <strong>비교할 장치를 만들고 그 작동을 보여 준 단계</strong>로 읽으면 돼요. 

원본 영상의 마지막 약 <strong>2분 1초</strong>부터는 초파리의 동작을 가까이 볼 수 있어요. 이 부분은 신경망 계산을 멈추고 제작자가 동작을 직접 선택한 별도 소개 구간이에요. 초파리의 몸이 할 수 있는 동작을 보려면 마지막을, 신경망과 동작의 연결을 보려면 앞부분의 상태창을 함께 보면 좋아요. 

[제작자의 2분 27초 원본 시연 보기](https://raw.githubusercontent.com/evnsnclr/neurocraft-fly-public/d121466b3ba2f11498e6da498c74acb061bb00eb/media/neurocraft-demo.mp4)

## 다음에는 보는 사람이 실험해 볼 차례예요

현재 GitHub는 프로젝트 소개와 시연을 공개하는 공간이에요. 실행용 모드와 코드는 배포 준비 중이에요. 제작자는 마인크래프트용 <strong>Fabric 모드</strong>, 신경망 계산을 맡는 보조 프로그램, 설치 안내를 함께 제공할 계획이에요. 

게임 밖에서 살펴볼 방법도 준비해요. 신경망을 들여다보고, 자극을 넣어 활동을 관찰하고, 연결 조건을 바꿔 결과를 비교하는 <strong>Python 예제 세 편</strong>이에요. 처음 배우는 사람을 위한 작은 예제는 뉴런 14개와 연결 22개의 자료를 사용할 예정이에요. 게임 시연에 쓴 16만6,700개 신경망과는 규모가 다른 입문용 자료예요. 

관심 있는 독자는 [프로젝트 저장소](https://github.com/evnsnclr/neurocraft-fly-public)에서 후속 공개를 확인할 수 있어요. 모형이 어떤 연결에서 출발했고, 무엇을 입력으로 받으며, 어떤 신호로 움직임을 고르는지 직접 따라가 보는 것이 이 프로젝트가 제안하는 다음 경험이에요.



<strong>제 눈길을 오래 붙잡은 것은 초파리 옆에 뜨는 작은 상태창이었습니다.</strong> 날아다니는 캐릭터만 보면 생명이 컴퓨터 안으로 옮겨 간 듯한 느낌이 먼저 듭니다. 그런데 붓 접촉이라는 입력과 몸단장이라는 동작을 함께 읽으면, 그 사이에 무엇이 있었는지 궁금해집니다. 우리가 평소 무심코 지나치는 작은 행동도 감각과 신경 활동, 몸의 움직임이 이어져 나온다는 사실을 게임 화면이 새삼 가까이 데려오는 것 같습니다.

1탄에서 떠올렸던 ‘통 속의 뇌’라는 질문도 여기서 한 발 더 이어 갈 수 있지 않을까 싶습니다. 가상의 세계를 받는 쪽을 상상했다면, 이번에는 그 세계와 연결 규칙을 바꾸는 쪽에 서 보는 것입니다. 같은 초파리 모양을 두고 신경망의 가중치를 바꿨는데도 반응이 남는다면, 저는 먼저 ‘그럼 이 동작은 어디에서 나온 걸까’ 하고 묻게 될 것 같습니다. 바깥모습이 같다는 것과 안에서 같은 일이 벌어진다는 것은 얼마나 가까운 관계일까요.

<strong>이런 호기심을 직접 시험할 수 있게 되는 데 공개 프로젝트의 매력이 있는 것 같습니다.</strong> 예를 들어 아이와 함께 게임 영상을 보다가 ‘붓이 닿으면 몸을 닦네’ 하고 끝내는 대신, 입력 표시와 동작 표시를 나란히 읽어 볼 수 있습니다. 나중에 실행 도구가 공개된다면 어떤 입력을 바꿔 볼지 먼저 예상하고, 실제 결과가 예상과 다른 이유를 찾아볼 수도 있겠습니다. 뇌를 이해하는 일이 거대한 이름과 숫자를 외우는 데서, 작은 질문을 만들고 비교하는 경험으로 이어질 수 있지 않을까 싶습니다.

그래서 저는 이 초파리가 얼마나 진짜처럼 보이는지와 함께, <strong>우리가 얼마나 구체적인 질문을 던질 수 있게 됐는지</strong>도 보고 싶습니다. 붓이 닿는 신호를 약하게 하면 몸단장은 언제 달라질지, 같은 신호가 들어가도 연결의 영향력을 바꾸면 어떤 동작이 남을지 궁금합니다. 여러분이 이 가상 초파리에게 딱 한 가지 조건을 바꿔 줄 수 있다면, 무엇부터 시험해 보고 싶으신가요? 




## 자주 묻는 질문

**Q. 1탄의 초파리가 업데이트된 건가요?**

이번 글은 다른 제작자의 프로젝트를 다뤄요. 1탄은 Ro0oney의 영상이었고, 이번 주인공은 에번 싱클레어 스미스의 NeuroCraft Fly예요. 스미스는 수컷의 뇌와 몸통 신경계를 함께 담은 MaleCNS 지도를 사용했다고 설명해요.

**Q. 초파리가 마인크래프트 화면을 눈으로 보는 건가요?**

공개 설명의 입력은 플레이어 접근·먹이·빛 같은 게임 정보예요. 제작자가 이 정보를 모형의 감각 입력에 대응시켰어요. 게임 화면의 모든 픽셀을 실제 초파리 겹눈과 같은 방식으로 처리한다는 뜻은 아니에요.

**Q. 지금 설치해서 해 볼 수 있나요?**

9월 12일 기준 공개 저장소에는 실행용 다운로드가 준비돼 있지 않아요. 제작자는 Fabric 모드와 신경망을 계산하는 보조 프로그램, 설치 안내를 함께 제공할 계획이에요. 별도로 신경망을 살펴보고 자극하고 바꿔 보는 Python 예제 세 편도 준비하고 있어요.

## 출처

1. [Evan Sinclair Smith의 최초 공개 게시물 (X, 2026-09-04 UTC)](https://x.com/evnsnclr/status/2095975490708291948) (official)
2. [NeuroCraft Fly 프로젝트 설명 — d121466 판본](https://github.com/evnsnclr/neurocraft-fly-public/blob/d121466b3ba2f11498e6da498c74acb061bb00eb/README.md) (official)
3. [제작자의 시연·촬영 조건과 구간 안내](https://github.com/evnsnclr/neurocraft-fly-public/blob/d121466b3ba2f11498e6da498c74acb061bb00eb/media/README.md) (official)
4. [배포 로드맵과 재현 가능한 비교 계획](https://github.com/evnsnclr/neurocraft-fly-public/blob/d121466b3ba2f11498e6da498c74acb061bb00eb/ROADMAP.md) (official)
5. [MaleCNS 원 데이터와 공개 일정 (HHMI 재닐리아 공동 프로젝트)](https://male-cns.janelia.org/) (official)
6. [MaleCNS 실제 신경계 재구성 그림](https://male-cns.janelia.org/media/) (data)
7. [수컷 초파리 뇌·신경계 지도 설명 (Google Research, 2026-09-03)](https://research.google/blog/a-connectomics-milestone-mapping-the-complete-male-fruit-fly-brain/) (official)
8. [안될과학 — 죽은 초파리의 뇌를 마인크래프트에 넣었더니 생긴 일 (2026-09-12)](https://www.youtube.com/watch?v=B1wx0-E5MmE) (report)

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