人工智能有助于解決進(jìn)化研究當(dāng)中最古老的謎題之一，但同時(shí)又給我們帶來(lái)更多新的困惑。

自然界充滿了抄襲者。螟蛾會(huì)使用與虎蛾相同的高音嚇退前來(lái)的捕食者，無(wú)毒的王蛇則長(zhǎng)出了與毒蛇類似的體色。王蛇與螟蛾的這類作法被稱為貝特斯擬態(tài)，指某種無(wú)害的物種通過將自己的外貌改變?yōu)轭愃朴趶?qiáng)大或有毒同類特種的方式嚇退捕食者。當(dāng)然，這并不是什么惡意抄襲，只是長(zhǎng)期生存壓力下的產(chǎn)物——生存時(shí)間達(dá)到一定程度之后，王蛇的外觀又開始向珊瑚蛇靠攏，并通過這種方式將擬態(tài)能力傳遞給下一代。

不過，其它一些物種則選擇了自己的生存技巧。明亮的色彩在大自然當(dāng)中基本就是“不適合食用”的標(biāo)簽，科學(xué)家們將其稱為警戒態(tài)。這可能代表著有毒，或者只是味道很糟糕(也可能是呈現(xiàn)明亮色彩的生物故意想讓捕食者以為是這樣)。但有時(shí)候，鳥類與蜥蜴這類捕食者可能會(huì)堅(jiān)持吃下這些苦苦的食物，并通過這種“吃虧”的方式讓自己將鮮艷的色彩與糟糕的進(jìn)食體驗(yàn)聯(lián)系起來(lái)。因此，要想讓擬態(tài)真的發(fā)揮作用，虎紋長(zhǎng)翼蝶可能需要至少犧牲一位同伴，向獵人們證明自己真的不好吃。

十九世紀(jì)的博物學(xué)家Fritz Müller曾經(jīng)指出，如果有兩只蝴蝶進(jìn)化出虎紋長(zhǎng)翼蝶這樣的警示顏色，那么二者會(huì)以責(zé)任分?jǐn)偟男问酵瓿蓪?duì)捕食者的口味“調(diào)教”。假設(shè)，當(dāng)?shù)氐镍B類要吃掉大約20只色彩鮮艷的蝴蝶才能弄明白，這種色彩斑斕的圖案代表著“不好吃”。那么如果兩種當(dāng)?shù)睾贩N發(fā)展出不同的標(biāo)記，那么捕食者必須得各吃掉其中20只才會(huì)明白這兩類蝴蝶都不好吃。但如果二者擁有相似的標(biāo)記，那么各自只需要犧牲10只同類就能讓捕食者意識(shí)到這一點(diǎn)。因此，兩個(gè)物種很可能逐步發(fā)展出類似的外貌特征，旨在降低群體生存風(fēng)險(xiǎn)。

>>>未經(jīng)驗(yàn)證的假設(shè)

這種被稱為繆勒擬態(tài)的論斷，正是進(jìn)化領(lǐng)域最古老的構(gòu)想之一，其誕生于1878年——也就是達(dá)爾文于1859年提出自然選擇理論后的不到20年之內(nèi)。這也是生物學(xué)家們提出的趨同進(jìn)化理論中最著名的例子之一——不同的物種在類似的壓力下會(huì)發(fā)展出相似的特征，這有點(diǎn)像是兩個(gè)人各自獨(dú)立地提出了相似的問題解決方法。

例如，收斂進(jìn)化使得蝙蝠與鳥類都發(fā)展出了翅膀，也使得鯨和鯊都擁有鰭。然而，虎紋長(zhǎng)翼蝶卻將這種傾向發(fā)展到了一個(gè)全新的、令人眼花繚亂的復(fù)雜高度。對(duì)其翅膀模式的AI研究表明，繆勒擬態(tài)理論是完全正確的，而且這種變化并非單向模仿。不同的亞種之間亦會(huì)來(lái)回交換模式，并以新的方式結(jié)合“抄”來(lái)的特征以產(chǎn)生新的模式。

虎紋長(zhǎng)翼蝶主要生活在美洲廣闊的熱帶與亞熱帶氣候地區(qū)。在其兩大分支以及和幾十個(gè)亞種當(dāng)中，昆蟲學(xué)家已經(jīng)確定了至少30種獨(dú)特的翅膀圖案模式，其中每種模式都在少數(shù)幾種亞種之間共享。所有這些多樣性，再加上翅膀圖案的復(fù)雜性，使得我們很難對(duì)其相互關(guān)聯(lián)進(jìn)行大規(guī)模研究。再加上大多數(shù)生物學(xué)家只能依靠自己的眼睛和筆記記錄觀察到的情況，因此繆勒假設(shè)雖然很有意義，但卻一直無(wú)法得到嚴(yán)格證明。

劍橋大學(xué)的Jennifer Hoyal Cuthill在最近的聲明當(dāng)中指出，“我們之前之所以未能完成對(duì)這一模仿進(jìn)化系統(tǒng)加以測(cè)試，是因?yàn)楹茈y量化兩只蝴蝶之間的相似程度?！比欢?，這類無(wú)法由人類眼睛與大腦消化的高密度信息，卻正是計(jì)算機(jī)的專長(zhǎng)所在——其非常善于量化事物，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)(一種AI實(shí)現(xiàn)方式，計(jì)算機(jī)可以借此發(fā)現(xiàn)新的數(shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)，從而超越固有編程內(nèi)容)更好地解讀蝴蝶翅膀的進(jìn)化復(fù)雜性。

>>>從蝴蝶到ButterflyNet

那么，各位生物學(xué)界的先賢們會(huì)如何看待今天的機(jī)器學(xué)習(xí)算法?相信他們至少會(huì)肯定Hoyal Cuthill和她的同事們制定的研究成果：ButterflyNet。

該團(tuán)隊(duì)為這套AI系統(tǒng)提供來(lái)自38個(gè)不同亞種的總計(jì)約2400張虎紋長(zhǎng)翼蝶照片，并教導(dǎo)其從照片中識(shí)別出各個(gè)亞種。后來(lái)，系統(tǒng)完成了人類科學(xué)家?guī)讉€(gè)世紀(jì)以來(lái)可望而不可及的目標(biāo)：對(duì)每組翅膀圖案之間的相同點(diǎn)與不同點(diǎn)進(jìn)行量化。ButterflyNet測(cè)量并比較了翼形的差異，以及圖案在不同部位的尺寸、形狀、位置及顏色等細(xì)小變化。

接下來(lái)，它將所有蝴蝶進(jìn)行了分類并整理出圖表：兩個(gè)亞種之間的距離越近，則代表其翅膀圖案的相似度越高。這一結(jié)果幫助Hoyal Cuthill及其同事得出了關(guān)于不同亞種間翅膀圖案關(guān)聯(lián)方式的結(jié)論，構(gòu)成這些圖案的形狀與顏色的進(jìn)化、復(fù)制與改變過程，以及不同亞種間相互借用與創(chuàng)造的方式。結(jié)果似乎證明了繆勒擬態(tài)的正確性，即兩種有毒的蝴蝶物種確實(shí)有可能發(fā)展出類似的警示圖案。

Hoyal Cuthill在一份聲明中指出，“事實(shí)上，收斂的趨勢(shì)是如此強(qiáng)烈，以至于不同物種的擬態(tài)與目標(biāo)的相似度，甚至高于同一物種的不同個(gè)體?！比欢虑椴⒉皇呛罩従拥臉幼印按虬纭弊约耗敲春?jiǎn)單。亞種之間會(huì)依次相互模仿，在復(fù)雜的進(jìn)化過程中傳遞形狀與顏色。從邏輯上講，這種相互復(fù)制應(yīng)該導(dǎo)致全部蝴蝶都只進(jìn)化出幾種相似的圖案，但結(jié)果恰恰相反——蝴蝶獲得了更多新的圖案。隨著各個(gè)亞種根據(jù)鄰居做出自我調(diào)整，其又會(huì)以新的方式組合這些形狀與顏色要素，相關(guān)結(jié)果隨后會(huì)再次作為鄰居們的模仿與重新組合素材。

目前還不清楚這種模式是否能夠幫助蝴蝶們更快地趕走捕食者，因?yàn)榭娎諗M態(tài)的觀點(diǎn)在于不能食用的物種之間有動(dòng)機(jī)提高相似度——而發(fā)展出新圖案似乎與這一論斷不太相符。但無(wú)論如何，事情已經(jīng)有了進(jìn)展，也許我們距離真相已經(jīng)不遠(yuǎn)。

當(dāng)前文章：人工智能如何揭開200多年前的進(jìn)化謎題？
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