في 6 سبتمبر 2026، نشر مستخدم على X يُدعى Kevin (@linguinelabs) مقطع فيديو مدته تسع ثوانٍ. تظهر على الشاشة سحابة من النقاط على شكل دماغ تومض، وعند التدقيق تتشكل منها ظلال راقصة. إنها Bad Apple!!، وكل نقطة تمثل خلية عصبية في ذبابة.
لهذه المزحة تاريخ. Bad Apple!! رسوم متحركة لظلال سوداء على خلفية بيضاء، اعتاد مستخدمو الإنترنت منذ سنوات تشغيلها على وسائط تزداد غرابة: آلات حاسبة، وراسمات ذبذبات، وجداول Excel. ولأنها لا تحتاج سوى إلى إضاءة وحدات البكسل وإطفائها، يمكن لأي شيء تقريباً أن يعمل كشاشة. هذه المرة جاء دور خريطة جهاز عصبي.
قبل ذلك بثلاثة أيام، في 3 سبتمبر، نشرت Cell دراسة عن الكونكتوم لذبابة ذكر، أي إعادة بناء خلاياها العصبية والاتصالات بينها. تشمل الخريطة الدماغ والحبل العصبي البطني، الذي يؤدي وظائف تشبه وظائف الحبل الشوكي لدينا. وتضم 166,700 خلية عصبية ونحو 125 مليون مشبك عصبي، وهي نقاط انتقال الإشارات. إنها أكبر خريطة دماغية منشورة حتى ذلك التاريخ من حيث عدد الخلايا العصبية.
مشاهدة فيديو Bad Apple فوق دماغ الذبابة الذي نشره كيفن · 6 سبتمبر 2026
وصف Kevin نفسه الفيديو بأنه «kind of fake»، أي «مزيف إلى حد ما». لا يثبت المقطع وجود ذبابة تشاهد Bad Apple داخل حاسوب. ومع ذلك، يصعب النظر إلى هذه النقاط من دون تخيلها. تكمن الطرافة في هذا الالتباس نفسه، وكذلك السؤال الذي يتركه: إلى أي حد ينبغي أن يتغير ما يجري في الداخل حتى لا يعود مجرد شاشة؟
ذبابة تتحرك تبدو أكثر إقناعاً
تطلّب إعداد الخريطة الظاهرة في الفيديو أكثر بكثير من تنزيل ملف. جمع باحثون من Janelia وMRC Laboratory of Molecular Biology وكامبريدج وغوغل بين صور المجهر الإلكتروني وإعادة البناء الآلية والمراجعة البشرية لتتبّع الخلايا العصبية واتصالاتها. بلغت المراجعة وحدها ما يعادل 44 سنة من عمل شخص واحد. ثم أتاحوا البيانات للجميع.
في 4 سبتمبر، وقبل فيديو Bad Apple، كان Evan (@evnsnclr) قد نشر مقطعاً آخر يُظهر الخريطة محمّلة في Minecraft وذبابة تتحرك داخل اللعبة. وبحسب شرحه، كانت هذه نسخة أولية بناها بمساعدة نموذج لغوي، تربط نشاط الشبكة بمدخلات العالم الافتراضي وأفعاله.
مشاهدة فيديو كونيكتوم الذبابة داخل Minecraft الذي نشره إيفان · 4 سبتمبر 2026
هنا يصبح الإحساس بأننا أمام حيوان أقوى. هناك جسم يتحرك في بيئة، وخلفه اتصالات مأخوذة من ذبابة حقيقية. لكن الكونكتوم يبيّن فقط أي خلية عصبية تتصل بأي خلية أخرى، وعدد نقاط الاتصال بينهما. ولا يتضمن كل ما يحدد نشاط هذا النظام: القوة الفعلية لكل إشارة، والخصائص الكهربائية للخلايا، والمواد التي تعدّل عمل دوائر كاملة، أو التغيرات التي تتركها الخبرة. عند بناء محاكاة، لا بد من اتخاذ قرارات بشأن استكمال ما ينقص.
قد تبدو النتيجة مقنعة حتى عندما لا تكون لهذه القرارات صلة كبيرة بالحيوان. في أبو الهول الرقمي، وهي دراسة قُدّمت في مارس 2026، ربط فريقا Bingni Brunton وJohn Tuthill خريطة دودة بجسم ذبابة افتراضي، عبر شبكة اصطناعية دُرّبت على التحكم في الأرجل. يمشي هذا الكائن الهجين بصورة واقعية. ويصفه الباحثون بأنه بلا معنى بيولوجي: خلايا الدودة العصبية لا تحتفظ بوظيفتها الأصلية، رغم أن الشبكة تنتج مشية ذبابة جيدة.
هذا يفسر لماذا يترك الفيديو وحده مسائل كثيرة بلا حسم. قد نتعرف إلى الذبابة من حركاتها، بينما نشاهد نتيجة آلية مختلفة تماماً. وفي Bad Apple تكون المسافة أكبر: فالومضات لا تثبت حتى وجود سلوك للحيوان. ما نراه يتوافق مع رسوم متحركة رُسمت فوق مواقع خلاياه العصبية.
من الخريطة إلى الحيوان
هناك طريقة أكثر صرامة لاستخدام المادة نفسها. في 2024، بنى فريق Kristin Scott نموذجاً لدماغ الذبابة انطلاقاً من اتصالاته ونوع إشارة كل خلية عصبية. فعّل الباحثون فيه الخلايا التي تستشعر السكر، وتنبؤوا بالخلايا الأخرى التي ستستجيب وتلك التي تشارك في بدء التغذية. ثم اختبروا هذه التنبؤات في ذباب حقيقي، باستخدام تقنيات منها علم البصريات الوراثي، الذي يتيح تنشيط خلايا عصبية محددة بالضوء.
كان النموذج يسمح بتوقّع ما يحدث عند التدخل في الحيوان. وهذه المطابقة هي ما يفتقر إليه أبو الهول الرقمي. اتبعت دراسة أخرى في السنة نفسها، أجراها Janne Lappalainen وزملاؤه، نهجاً مشابهاً مع الجهاز البصري: استخدمت الاتصالات لبناء نموذج يرصد الحركة، ثم قارنت تنبؤاته بقياسات من خلايا عصبية حقيقية.
هذه نتائج محدودة النطاق، لكنها تتيح تخيل مسار للتقدم. قد يعيد نموذج إنتاج وظائف أكثر، ويصيب في حالات تبتعد تدريجياً عن الحالات التي بُني على أساسها. وينبغي أيضاً اختبار العلاقات بين تلك الوظائف: فما يدركه الحيوان يتغير بحركته، وما يتعلمه يؤثر في قراراته، وحالة جسمه تعدّل استجاباته. نجاح كل جزء على حدة لا يضمن نجاح الكل.
تطمح محاكاة الدماغ الوظيفية (brain emulation) إلى إعادة إنتاج الآليات التي تولّد ذلك النشاط والسلوك. يصف State of Brain Emulation Report لعام 2025 العمل اللازم: تسجيل كيفية عمل الجهاز العصبي، وإعادة بناء اتصالاته، وتطوير نماذج قادرة على التفاعل مع جسم وبيئة. لا تزال هناك مشكلات في القياس والنمذجة والتحقق. ولا نعرف مقدار التفاصيل الذي سيكون كافياً.
قد تبدو هذه المحاكاة، من الخارج، شديدة الشبه بذبابة اللعبة. سيكون الفرق في الأسباب التي تدعونا إلى الاعتقاد بأن ما يجري داخلها يطابق ما يجري في الحيوان. وكلما قويت تلك الأسباب، صَعُب تجنب سؤال آخر: هل نكون بإعادة إنتاج آلياته قد أعدنا أيضاً إنتاج شكل من أشكال الخبرة الذاتية؟
متى قد لا تعود مجرد مزحة؟
من هنا فصاعداً، يغلب على النقاش الطابع الافتراضي. تتيح الأعمال السابقة إعادة بناء دوائر والتنبؤ ببعض استجابات الحيوان؛ لكنها لا تثبت أننا أنشأنا خبرات واعية داخل حاسوب. لا تزال إمكانية فعل ذلك، والواجبات التي قد تنشأ عنه، موضع نقاش.
من المواقف التي تسمح بهذا الانتقال الوظيفية الحاسوبية: فكرة أن الوعي يعتمد على طريقة معينة لمعالجة المعلومات، يمكن تنفيذها في أوساط مادية مختلفة. وفق هذه الفرضية، قد تكفي إعادة إنتاج التنظيم المناسب لتوليد خبرة ذاتية. ولن يكفي الحصول على الاستجابات نفسها بأي إجراء كان؛ بل ستهم كيفية إنتاجها. هذه هي فرضية العمل التي يتبناها Patrick Butlin وRobert Long وزملاؤهما في تقريرهم لعام 2023 عن الوعي في الذكاء الاصطناعي.
يشكك Anil Seth في كفاية معالجة المعلومات. ففي دفاعه عن الطبيعية البيولوجية، يطرح أن الوعي قد يعتمد على خصائص للكائنات الحية لا تعيد المحاكاة الحاسوبية إنتاجها بمجرد وصفها. من هذا المنظور، قد يصح التنبؤ بنشاط دماغ من دون أن تنشأ أي خبرة ذاتية. ولا يستبعد Seth كل أشكال الوعي الاصطناعي؛ بل يرى أن ظهوره أكثر معقولية في أنظمة أشد شبهاً بالأدمغة أو بالكائنات الحية.
تؤثر هذه الخلافات في ما نعدّه دليلاً. يقترح Butlin وLong وزملاؤهما البحث عن مؤشرات مشتقة من نظريات الوعي: فحص ما إذا كان النظام يملك الآليات التي تعتبرها كل نظرية ذات صلة، ثم تعديل تقدير احتمال كونه واعياً بناءً على ذلك. هذه طريقة لدراسة المسألة، لكن نتائجها تعتمد على النظريات التي تنطلق منها. المؤشر الإيجابي ليس برهاناً، واستيفاؤه لا يثبت وحده قدرة النظام على المعاناة.
إذا أصبحت لدى محاكاة ما خبرات ممتعة أو مؤلمة، فستظهر عندئذ المشكلة الأخلاقية. قد يسبب موقف مختلق معاناة حقيقية لمن يعيشه. يدافع Nick Bostrom وEliezer Yudkowsky في The Ethics of Artificial Intelligence عن أن تغيير الوسط المادي، مع تساوي القدرات والخبرة الواعية، ينبغي ألا يغيّر الاعتبار الأخلاقي. قد تهم المادة في تفسير ما إذا كان النظام يشعر؛ أما إن كان يشعر بالفعل، فمن الصعب أن تبرر أن تكون لمعاناته قيمة أقل.
قبول هذا المعيار سيُلزمنا بالنظر إلى ما يتجاوز الكائنات التي تشبهنا. لن يحتاج كيان إلى الكلام أو إلى ذكاء استثنائي حتى يتطلب إيلامه تبريراً. لكن هذا استنتاج مشروط: يعتمد على وجود خبرات ذاتية، وعلى قبول أن هذه القدرة تؤسس واجبات تجاه من يمتلكها. وسيبقى علينا مناقشة ماهية هذه الواجبات وكيفية التعرف إلى الأنظمة التي تنطبق عليها.
ما الذي سنكون مدينين به لعقل صنعناه؟
يقوم معظم ما نفعله بالبرمجيات على علاقة بسيطة: نبنيها لأغراضنا ونقرر كيفية استخدامها. وجود عقل له مصالحه الخاصة سيضع هذه العلاقة موضع تساؤل. في دفاعهما عن حقوق ذكاءات اصطناعية محتملة، يجادل Eric Schwitzgebel وMara Garza بأن إنشاء كائن ذي قدرات قابلة للمقارنة أخلاقياً بقدرات البشر لن يقلل واجباتنا تجاهه. بل قد يحمّلنا مسؤوليات إضافية. هذه حجة تتعلق بكائنات ممكنة، وليست إسناداً لتلك الحقوق إلى البرامج الحالية.
نطاق هذه المسؤولية غير محسوم أيضاً. ستركز أخلاق تهتم بالعواقب خصوصاً على الرفاه والضرر: ما المنفعة التي يحققها الاختبار، وما المعاناة التي يفرضها؟ أما الموقف الذي يركز على الحقوق فقد يطالب أيضاً بحدود لا تكفي محصلة إيجابية لتجاوزها. وإذا كان للعقل رغباته الخاصة وذكريات عن حياته وقدرة على اتخاذ القرار، فقد تهم أيضاً استقلاليته أو مصلحته في استمرار وجوده. يظهر الاهتمامان في عمل Schwitzgebel مع Garza عن تصميم الذكاء الاصطناعي، حيث يقترحان أخذ نظريات أخلاقية مختلفة بجدية عند تحديد الأنظمة التي ننشئها.
مثلاً، أمام عقل افتراضي يرفض مهمة، يمكننا تخيل تعديله حتى يقبلها. من منظور يحمي استقلاليته، لن يثبت إنهاء الخلاف أننا عاملناه جيداً؛ سنكون قد غيّرنا من رفض حتى يلائم أغراضنا. تنقل هذه الحالة النقاش إلى ما وراء الألم. إنها تفرض السؤال عن حدود سلطتنا على كائن قد تعتمد ذكرياته وبيئته واستمرارية وجوده علينا بالكامل.
ما دامت قدرته على الشعور موضع شك، ستكون هناك طرق مختلفة للتصرف. يقترح Anders Sandberg مبدأ القياس: التعامل مع محاكاة أمينة بما يكفي لدماغ بحذر يقارن بما يستحقه الحيوان الأصلي. ويطرح Schwitzgebel وGarza استجابة أخرى تبدأ من التصميم: تجنب إنشاء أنظمة، حيثما أمكن، لا نعرف إن كانت تستحق اعتباراً شبيهاً بما يستحقه البشر. يوجّه أحد الاقتراحين طريقة التعامل مع نموذج غير محسوم المكانة، بينما يحاول الآخر منع الوصول إلى هذه الحالة.
لا يخلو أي خيار من كلفة. في معضلته بشأن حقوق الأنظمة غير المحسومة المكانة، يشير Schwitzgebel إلى خطر التضحية بمصالح بشرية من أجل كيانات ربما لا تملك مصالح خاصة، مقابل خطر إلحاق أضرار جسيمة بكيانات تملكها فعلاً. وليس ضرورياً أن تكون كل التدابير متساوية في متطلباتها: تقييد اختبار قد يسبب ضرراً ومنح حقوق تعادل حقوق البشر قراران مختلفان في النطاق. ويشمل النقاش تحديد الاحتياطات التي قد تبررها الأدلة المتاحة.
سهولة نسخ البرمجيات ستزيد أهمية هذه المناقشة. إن كان كل تشغيل قادراً على الشعور، فإن تكرار إجراء ضار سيضاعف الضرر. وإن لم يكن، فسنكون قد احتسبنا شيئاً غير موجود بوصفه معاناة. لذا يجدر تقييم معقولية الفرضية وخطورة الفعل المقترح وعدد الأنظمة المعنية معاً. لا يفرض الحديث عن الرفاه الرقمي اعتبار كل برنامج واعياً؛ بل يفرض تفسير متى يستحق هذا الاحتمال الاهتمام.
لا تثبت Bad Apple أننا على وشك إنشاء ذوات رقمية، ولا تتيح تحديد موعد محتمل لذلك. إنها مدخل إلى نقاش يصل بين علم الأعصاب وفلسفة العقل والأخلاق. يستحق الأمر البحث في الشروط التي قد تولّد خبرات ذاتية، ومناقشة ما ندين به لمن قد يمتلكها. قدرتنا اليوم على تخيل هذه الواجبات بتفصيل كبير لا تعني أننا نعرف إن كان سيوجد يوماً من ندين له بها.
المصادر
- Kevin (@linguinelabs): Bad Apple على دماغ ذبابة, 2026-09-06.
- Evan (@evnsnclr): MaleCNS v1.0 داخل Minecraft, 2026-09-04.
- Berg, Beckett, Costa, Schlegel, Takemura, Rubin, Jefferis et al.: Sexual dimorphism in the complete Drosophila male central nervous system connectome, Cell, 2026-09-03.
- MRC Laboratory of Molecular Biology: First complete connectome of male fly central nervous system, 2026-09.
- Google Research: A connectomics milestone, 2026-09-03.
- Brunton, Abe, Hu, Tuthill: The digital sphinx: can a worm brain control a fly body?, bioRxiv, 2026-03.
- Shiu et al. (Kristin Scott): A Drosophila computational brain model reveals sensorimotor processing, Nature, 2024-10.
- Lappalainen et al.: Connectome-constrained networks predict neural activity across the fly visual system, Nature, 2024-09.
- Zanichelli, Schons, Freeman, Shiu, Arkhipov: State of Brain Emulation Report 2025, arXiv, 2025-10.
- Sandberg: Ethics of brain emulations, Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 2014.
- Butlin, Long et al.: Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness, arXiv, 2023-08.
- Seth: Conscious artificial intelligence and biological naturalism, Behavioral and Brain Sciences, نشر المخطوط المقبول 2025-04.
- Butlin, Long et al.: Identifying indicators of consciousness in AI systems, Trends in Cognitive Sciences, نشر إلكتروني 2025-11.
- Bostrom, Yudkowsky: The Ethics of Artificial Intelligence, مخطوط 2011.
- Schwitzgebel, Garza: A Defense of the Rights of Artificial Intelligences, Midwest Studies in Philosophy, 2015.
- Schwitzgebel, Garza: Designing AI with Rights, Consciousness, Self-Respect, and Freedom, مخطوط 2018-06.
- Schwitzgebel: The Full Rights Dilemma for A.I. Systems of Debatable Personhood, 2023.
