人工智能有助于解決進化研究當中最古老的謎題之一，但同時又給我們帶來更多新的困惑。

自然界充滿了抄襲者。螟蛾會使用與虎蛾相同的高音嚇退前來的捕食者，無毒的王蛇則長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)，指某種無害的物種通過將自己的外貌改變?yōu)轭愃朴趶姶蠡蛴卸就愄胤N的方式嚇退捕食者。當然，這并不是什么惡意抄襲，只是長期生存壓力下的產物——生存時間達到一定程度之后，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中基本就是“不適合食用”的標簽，科學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(也可能是呈現明亮色彩的生物故意想讓捕食者以為是這樣)。但有時候，鳥類與蜥蜴這類捕食者可能會堅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食體驗聯(lián)系起來。因此，要想讓擬態(tài)真的發(fā)揮作用，虎紋長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。

十九世紀的博物學家Fritz Müller曾經指出，如果有兩只蝴蝶進化出虎紋長翼蝶這樣的警示顏色，那么二者會以責任分攤的形式完成對捕食者的口味“調教”。假設，當地的鳥類要吃掉大約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”。那么如果兩種當地蝴蝶品種發(fā)展出不同的標記，那么捕食者必須得各吃掉其中20只才會明白這兩類蝴蝶都不好吃。但如果二者擁有相似的標記，那么各自只需要犧牲10只同類就能讓捕食者意識到這一點。因此，兩個物種很可能逐步發(fā)展出類似的外貌特征，旨在降低群體生存風險。

>>>未經驗證的假設

這種被稱為繆勒擬態(tài)的論斷，正是進化領域最古老的構想之一，其誕生于1878年——也就是達爾文于1859年提出自然選擇理論后的不到20年之內。這也是生物學家們提出的趨同進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發(fā)展出相似的特征，這有點像是兩個人各自獨立地提出了相似的問題解決方法。

例如，收斂進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，虎紋長翼蝶卻將這種傾向發(fā)展到了一個全新的、令人眼花繚亂的復雜高度。對其翅膀模式的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來回交換模式，并以新的方式結合“抄”來的特征以產生新的模式。

虎紋長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亞種當中，昆蟲學家已經確定了至少30種獨特的翅膀圖案模式，其中每種模式都在少數幾種亞種之間共享。所有這些多樣性，再加上翅膀圖案的復雜性，使得我們很難對其相互關聯(lián)進行大規(guī)模研究。再加上大多數生物學家只能依靠自己的眼睛和筆記記錄觀察到的情況，因此繆勒假設雖然很有意義，但卻一直無法得到嚴格證明。

劍橋大學的Jennifer Hoyal Cuthill在最近的聲明當中指出，“我們之前之所以未能完成對這一模仿進化系統(tǒng)加以測試，是因為很難量化兩只蝴蝶之間的相似程度?！比欢?，這類無法由人類眼睛與大腦消化的高密度信息，卻正是計算機的專長所在——其非常善于量化事物，并利用機器學習(一種AI實現方式，計算機可以借此發(fā)現新的數據與經驗，從而超越固有編程內容)更好地解讀蝴蝶翅膀的進化復雜性。

>>>從蝴蝶到ButterflyNet

那么，各位生物學界的先賢們會如何看待今天的機器學習算法?相信他們至少會肯定Hoyal Cuthill和她的同事們制定的研究成果：ButterflyNet。

該團隊為這套AI系統(tǒng)提供來自38個不同亞種的總計約2400張虎紋長翼蝶照片，并教導其從照片中識別出各個亞種。后來，系統(tǒng)完成了人類科學家?guī)讉€世紀以來可望而不可及的目標：對每組翅膀圖案之間的相同點與不同點進行量化。ButterflyNet測量并比較了翼形的差異，以及圖案在不同部位的尺寸、形狀、位置及顏色等細小變化。

接下來，它將所有蝴蝶進行了分類并整理出圖表：兩個亞種之間的距離越近，則代表其翅膀圖案的相似度越高。這一結果幫助Hoyal Cuthill及其同事得出了關于不同亞種間翅膀圖案關聯(lián)方式的結論，構成這些圖案的形狀與顏色的進化、復制與改變過程，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，“事實上，收斂的趨勢是如此強烈，以至于不同物種的擬態(tài)與目標的相似度，甚至高于同一物種的不同個體。”然而，事情并不是蝴蝶照著鄰居的樣子“打扮”自己那么簡單。亞種之間會依次相互模仿，在復雜的進化過程中傳遞形狀與顏色。從邏輯上講，這種相互復制應該導致全部蝴蝶都只進化出幾種相似的圖案，但結果恰恰相反——蝴蝶獲得了更多新的圖案。隨著各個亞種根據鄰居做出自我調整，其又會以新的方式組合這些形狀與顏色要素，相關結果隨后會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，因為繆勒擬態(tài)的觀點在于不能食用的物種之間有動機提高相似度——而發(fā)展出新圖案似乎與這一論斷不太相符。但無論如何，事情已經有了進展，也許我們距離真相已經不遠。

當前文章：人工智能如何揭開200多年前的進化謎題？
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