自然界中,不少動(dòng)物演化出了神奇的“偽裝術(shù)”,幫助他們躲避天敵或捕捉獵物。擬態(tài)是其中比較常見的一種,如竹節(jié)蟲擬態(tài)樹枝、螽斯擬態(tài)樹葉等。但在漫長的地質(zhì)歷史中,昆蟲的這些偽裝本領(lǐng)是如何起源以及演化的,我們知之甚少。近日,中國科學(xué)院南京地質(zhì)古生物研究所用人工智能技術(shù)對(duì)一億年前白堊紀(jì)緬甸琥珀進(jìn)行定量化計(jì)算,成功判定了昆蟲擬態(tài)植物最早的的化石記錄,相關(guān)研究成果近日在線發(fā)表在《歷史生物學(xué)》上。
“本次發(fā)現(xiàn)的擬態(tài)植物昆蟲為直翅目蚤螻科的昆蟲,該物種被命名為王氏擬葉蚤螻。” 研究員王博介紹,從形態(tài)上觀察,擬葉蚤螻與同時(shí)期苔類和卷柏類植物表現(xiàn)出了極高的相似性:中足腿節(jié)與脛節(jié)折疊后,與卷柏類植物的小葉極度相似;后足腿節(jié)異常膨大,與卷柏類等植物的葉片極其相似。經(jīng)過度量,擬葉蚤螻與卷柏類等植物在尺寸上也極為接近,更加證明了擬葉蚤螻的擬態(tài)行為。
隨后,他們使用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)地質(zhì)歷史時(shí)期的擬態(tài)行為進(jìn)行了定量分析,并提供了一套初步的定量判定模型與方法。王博告訴記者,孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來新發(fā)展的人工智能分析技術(shù),被廣泛應(yīng)用于圖像相似度衡量中。其主要利用對(duì)抗的思想,每次輸入一對(duì)圖片,使得經(jīng)算法優(yōu)化的目標(biāo)與相似圖像對(duì)距離更小,不相似的圖像對(duì)之間距離更大。孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以提取肉眼無法觀察到的多維信息,從而對(duì)不同圖片之間的語義距離進(jìn)行定量化計(jì)算。由此,便可以定量化計(jì)算出不同圖像之間的不相似度數(shù)值,從而客觀地判斷不同圖像之間的相似性。
“孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定量化計(jì)算進(jìn)一步證明擬葉蚤螻的擬態(tài)行為。使用相似圖像對(duì)數(shù)據(jù)集的1836個(gè)圖像對(duì)對(duì)孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初步訓(xùn)練,得出現(xiàn)生昆蟲是否擬態(tài)的判定值域。” 王博解釋,通過計(jì)算得出的判定值域確認(rèn)化石中昆蟲是否擬態(tài)。
此次研究發(fā)現(xiàn)了七枚覆物偽裝昆蟲,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(gè)形態(tài)種類,一枚蟾蝽科昆蟲包含一個(gè)形態(tài)種類。該蟾蝽科昆蟲的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(zhì)粘在其背上。研究還發(fā)現(xiàn)在有花植物大輻射之前,大部分具有覆物行為的昆蟲,都已經(jīng)演化出了覆物偽裝這一復(fù)雜行為。