2026 年 9 月 3 日，Google Research、HHMI Janelia 與合作團隊公開雄果蠅完整中樞神經系統的神經連線圖；十天後，Nick Saraev 把同一份資料接進 email 自動化展示。他稱這是把果蠅腦「上傳」到模擬環境，但系統真正做的工作，需要把神經科學資料、分類模型與畫面上的虛擬果蠅分開來看。
被公開的是神經連線圖，不是果蠅的記憶
MaleCNS 收錄雄果蠅大腦、視葉與腹神經索超過 16.6 萬個神經元，以及約 1.25 億個突觸連結。研究團隊先把電子顯微鏡影像切片重建成三維神經形狀，再由人工專家校對與標註；資料可以透過 Neuroglancer 瀏覽及下載。
這份資料是 connectome，也就是神經元如何彼此連接的線路圖。它沒有保存一隻果蠅當時的神經活動、記憶或感覺。Google 把它定位為研究感官輸入、運動輸出、求偶與攻擊行為的基礎資源；因此，把檔案放進模擬器與把一個生物個體的心智搬進電腦，並不是同一件事。
864 封 email 被整理成六種分類
Saraev 在影片中說，他讓 GPT-6 Astra 協助整理 Google 公開的資料與訓練流程，再提供 864 封已標記的 email，分成贊助、顧問、學生支援、行程安排、電子報與收據六類。郵件文字先被轉成輸入模式，系統再依正確答案與獎勵訓練，把不同神經活動模式對應到分類結果。
畫面上的果蠅會在虛擬村莊裡走到桌前，旁邊同時顯示神經活動與 email 介面；Saraev 也明說，桌子、朋友、食物與走路過程只是視覺呈現，控制移動的模擬和 email 分類並不相同。那隻果蠅不需要真的走到電腦前，分類器才會開始工作。
回覆內容早就寫好了
分類完成後，程式透過 Gmail API 套用對應範本：付款確認可以標成不必回覆，約通話的信則回傳索取兩個可行時間與時區的固定文字。Saraev 先讓系統產生草稿供人檢查，也曾短時間開啟自動寄送。
他自己也說，這套系統不是在寫 email，而是在預先建立的回覆清單中選一個適合的範本。影片標題所說的「回 email」，實際上是神經連線架構負責分類，既有文字與 Gmail API 負責後面的回覆動作。
80% 是影片自報的實驗結果
Saraev 表示，系統在他的 email 資料集上約有 80% 準確率，也稱它的表現只有一個很小型人工神經網路的大約八成。他試到約 20 種分類，但說系統在五到十類之間就開始明顯失準，因此正式展示仍縮回六類。
影片沒有交代訓練集與測試集如何切分，也沒有提供每一類的錯誤率或可獨立重現的評估結果。這個 80% 只能視為創作者對自己資料集的報告，不能直接拿來和一般 email 分類器比較。
這個實驗沒有證明腦上傳
Saraev 把果蠅是否可能在模擬中感受，以及未來可能上傳老鼠、猴子與人腦，延伸成影片的倫理問題。不過 MaleCNS 論文與 Google 公告談的是靜態連線圖：它能協助研究神經迴路，並不等於複製意識。
這個展示證明的是一條較窄的工程路徑：公開的生物神經連線可以被簡化成可運算的網路架構，再接上文字編碼、訓練標籤、回覆範本與 Gmail API。它沒有把一隻果蠅的心智上傳，也沒有讓果蠅自己寫信。
I Uploaded A Fruit Fly Brain To Reply To My Emails ／ Nick Saraev · 在 YouTube 觀看 ↗