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        技術

        人工智能,鎖定一億年前那只裝成葉子的小蟲

        2025China.cn   2021年09月03日

          說到動物的偽裝術,你會想到什么?可能你只能想到變色龍和竹節蟲,專業的生物學家則能列舉出更多:惡魔葉尾壁虎、枯葉螳螂、卡利瑪·伊納庫斯蝴蝶……而對于古生物學家來說,一億年前形成的琥珀里,還埋藏著許多有趣的擬態行為。

        昆蟲的偽裝術秘籍

          昆蟲隸屬于節肢動物門昆蟲綱,是動物界中多樣性最高的群體。與其他動物相比較,它們往往個體較小,你或許以為它是動物世界里的弱勢群體,但它其實是多樣性最高的生物。為了躲避天敵或捕捉食物,它們演化出各種神奇的偽裝術,修煉了十八般武藝。

          1.偽裝術之擬態植物

          植物擬態,指的是模擬其生活環境中的植物以達到偽裝的效果,例如竹節蟲擬態樹枝、螽斯擬態樹葉等。翅膀退化的竹節蟲身體往往會呈修長的樹枝狀,來模仿植物的樹枝;粉色的蘭花螳螂可以像一朵小花一樣隱藏于蘭花叢中。

        一眼看過去,你能找到竹節蟲在哪嗎 (圖片來源:veer圖庫)

        蘭花螳螂,可以說是螳螂界的“小公主”了 (圖片來源:veer圖庫)

          2.偽裝術之覆物偽裝

          覆物偽裝則是指昆蟲主動利用環境中的各種材料遮蓋體軀,從而達到偽裝效果的行為。覆物行為是昆蟲偽裝術中非常奇特復雜的一類,需要昆蟲同時具有辨別、采集、攜帶材料的能力以及相關的形態學適應。

          例如草蛉的幼蟲蚜獅,這類昆蟲的身體背部往往長有特化的微小剛毛,這些剛毛可以分泌粘液,將生活環境中的各種碎屑(比如獵物的空殼、細小的植物碎屑或塵屑等)覆蓋且粘黏在自己的身體上,用以更好地偽裝自己。

        背負“戰利品”的蚜獅 (圖片來源:搜狐圖片)

          3.偽裝術之保護色

          保護色指的是動植物體表的顏色與周圍環境一致或者相似,用以達到迷惑其他生物的目的。例如我們常見的螽斯往往會身披翠綠,隱藏于綠葉之間。

        隱藏在綠葉間的螽斯(圖片來源:veer圖庫)

          正是這些生存策略,讓小小的昆蟲可以與它們的天敵、獵物斗智斗勇,從而能憑借小小的身軀在自然界中很好地生存。然而,昆蟲的這些偽裝本領是如何起源、如何演化的,早已成為長期困擾眾多昆蟲學家的謎題。

        時空膠囊封存的偽裝本領

          在漫長的地質歷史中,我們想要更好地探索這一問題,只能依靠保存下來的生物化石。素有“時空膠囊”之稱的琥珀,可以保存生物的三維結構,毫無疑問是探索這一問題的有力工具。

        緬甸琥珀(圖片來源:作者提供)

          近日,來自中國科學院南京地質古生物研究所和武漢大學的科研團隊合作發現,昆蟲的這種超強的“偽裝技能”在一億年前就已經出現了!他們經過兩年的研究,從上千枚白堊紀緬甸琥珀中發現了一類奇特的擬態昆蟲以及一系列昆蟲覆物行為的化石記錄。

          這些琥珀的形成年代可以追溯到大約一億年前,其中包括了擬態植物葉片的蚤螻,和具有覆物行為的嚙蟲和蟾蝽。為了紀念化石愛好者王寧,擬態植物的蚤螻被定名為王氏擬葉蚤螻。

          有趣的是,這只擬葉蚤螻的偽裝術在最初居然騙過了所有人,大家一開始都只把它當成了緬甸琥珀中最常見的卷柏類植物,根本就沒有聯想到可能會是一只昆蟲??蒲腥藛T在更高倍數的顯微鏡下進行了細致觀察,發現它并不是什么植物,而是一只蚤螻。

          可千萬不要小瞧了這一枚小小的琥珀,雖然它其貌不揚,但是對于古生物學家來說卻是可遇不可求的“珍寶”。利用高倍數的顯微鏡等多種設備,來自南京古生物研究所的科研人員由淺及深地復原出了其形態學特征,并在此基礎上不斷地進行形態功能學和古生態學的深入研究,一步步抽絲剝繭,破解出了這類擬葉蚤螻的擬態植物行為。

          無論是大小還是形態,擬葉蚤螻都與同時期苔類和卷柏類植物展現出了極高的相似性:中足腿節與脛節折疊后,與卷柏類植物的小葉極度相似;后足腿節異常膨大,與卷柏類等植物的葉片極其相似。

        擬葉蚤螻(b:整體圖,d:中足腿節與脛節,f:后足腿節)與同時期卷柏類植物(a、c:整體圖,e:小葉,g:葉片) (圖片來源:作者提供)

          此外,本研究還發現了七枚含有覆物偽裝昆蟲的琥珀,涉及兩大類昆蟲——嚙蟲目和半翅目蟾蝽科。其中六枚嚙蟲目昆蟲包括三個形態種類,一枚蟾蝽科昆蟲包含一個形態種類。

          蟾蝽科昆蟲是一類比較兇猛的捕食性昆蟲,它們具有帶刺的粗壯前足用以捕捉獵物。本次發現的蟾蝽科昆蟲背上覆蓋有大量的碎屑物,包括土壤顆粒、砂礫和植物碎屑等,這類昆蟲極有可能利用背部的剛毛將碎屑物質粘在其背上。我們甚至可以想象出當時的情景——一億年前,一只蟾蝽后背上背滿了砂礫等雜物,隱藏于地面,等待獵物的出現,伺機而動。

        覆物偽裝的嚙蟲和蟾蝽(圖片來源:作者提供)

          這一研究工作也極大地引起了著名古生物畫師楊定華的注意,經過嚴謹求證和合理推測,他為擬葉蚤螻和覆物偽裝的蟾蝽繪制了生動形象的生態復原圖,將其更好地呈現在我們眼前。

        覆物偽裝的蟾蝽與它的獵物——擬葉蚤螻生態復原圖(楊定華繪制)

        跨越一億年,人工智能鎖定真相

          看到上面的冒充植物葉片的蚤螻,也許你會覺得不可思議——恕我眼拙,古生物家是怎么確定這是蚤螻而不是葉子呢?其實,除了古生物學家們的細心和嚴謹,人工智能也在其中發揮了重要的作用。

          由于化石保存的不完備性,人們對化石中擬態行為的判定往往只能依靠肉眼觀察與主觀判定,缺少定量化的分析與判定。因此,南古所的科研人員與武漢大學大數據與云計算實驗室主任崔曉暉帶領的研究團隊合作,大膽嘗試應用人工智能中的孿生神經網絡對地質歷史時期的擬態行為進行定量分析,并首次提供了一套初步的定量判定模型與方法。

          孿生神經網絡是近年來新發展的人工智能分析技術,被廣泛應用于圖像相似度衡量中。這一技術可以提取肉眼無法觀察到的多維信息,從而對不同圖片之間的多維距離進行定量化計算,并得出不同圖像之間的不相似度數值。由此古生物學家便可以客觀地判斷不同圖像之間的相似性,進一步判斷昆蟲是否擬態。

        不同擬態昆蟲與植物之間的不相似度計算結果(圖片來源:作者提供)

          早在2016年和2018年,我國科研人員就曾在緬甸琥珀中陸續發現過植物擬態和覆物偽裝的化石記錄,分別是擬態卷柏等植物的草蛉幼蟲,以及覆物偽裝的蝶角蛉、細蛉和獵蝽等。而此次的研究中,科研人員又在緬甸琥珀中發現了大量具有擬態和偽裝行為的昆蟲化石,報道了中生代首個直翅目昆蟲擬態植物葉片的記錄,并且首次為昆蟲化石的擬態提供了一套初步的定量判定模型與方法。

          實際上,本次研究成果不僅是嚙蟲目和半翅目蟾蝽科這兩大類昆蟲的覆物行為在中生代的首次報道,更將其覆物行為的記錄推進到有花植物大輻射(編者注:指被子植物的大爆發)之前,表明了大部分具有覆物行為的昆蟲,在當時都已經演化出了覆物偽裝這一復雜行為。這充分證明了在有花植物大輻射之前的生態系統中,捕食者與獵物之間的捕食關系已經極其復雜,是不同生物類群之間協同演化的結果。

          隨著技術的發展,全新的方法和手段正在讓古老的化石煥發出新的活力與生機。隨著數據庫的擴增,人工智能的方法在判定古昆蟲的擬態方面一定可以日趨完善和成熟。除此之外,相信在不久的將來,人工智能這一嶄新的工具在化石的自動識別與分類等領域一定可以展現出更高的價值。

          參考文獻:

          [1] Wang, B., Xia, F., Engel, M. S., Perrichot, V., Shi, G., Zhang, H., Chen, J., Jarzembowski, E.A., Wappler, T., Rust, J. (2016). Debris-carrying camouflage among diverse lineages of Cretaceous insects. Science Advances, 2(6), e1501918. 10.1126/sciadv.1501918

          [2] Liu, X., Shi, G., Xia, F., Lu, X., Wang, B., & Engel, M. S. (2018). Liverwort mimesis in a Cretaceous lacewing larva. Current Biology, 28(9), 1475-1481. https://doi.org/10.1016/j.cub.2018.03.060

          [3] Xu, C., Wang, B., Fan, L., Jarzembowski, E.A., Fang, Y., Wang, H., Li, T., Zhuo, D., Ding, M., Engel, M.S. (2021). Widespread mimicry and camouflage among mid-Cretaceous insects. Gondwana Research. https://doi.org/10.1016/j.gr.2021.07.025.

          [4] Fan, L., Xu, C., Jarzembowski, E. A., Cui, X. (2021). Quantifying plant mimesis in fossil insects using deep learning. Historical Biology, 1-10. https://doi.org/10.1080/08912963.2021.1952199.

          文章來源:科學大院

          作者:許春鵬 王博

          作者單位:中國科學院南京地質古生物研究所

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