一亿年前的昆虫伪装被人工智能技术“曝光”

自然界中，不少动物演化出了神奇的“伪装术”，帮助他们躲避天敌或捕捉猎物。拟态是其中比较常见的一种，如竹节虫拟态树枝、螽斯拟态树叶等。但在漫长的地质历史中，昆虫的这些伪装本领是如何起源以及演化的，我们知之甚少。近日，中国科学院南京地质古生物研究所用人工智能技术对一亿年前白垩纪缅甸琥珀进行定量化计算，成功判定了昆虫拟态植物最早的的化石记录，相关研究成果近日在线发表在《历史生物学》上。

人工智能

 

 

“本次发现的拟态植物昆虫为直翅目蚤蝼科的昆虫，该物种被命名为王氏拟叶蚤蝼。” 研究员王博介绍，从形态上观察，拟叶蚤蝼与同时期苔类和卷柏类植物表现出了极高的相似性：中足腿节与胫节折叠后，与卷柏类植物的小叶极度相似；后足腿节异常膨大，与卷柏类等植物的叶片极其相似。经过度量，拟叶蚤蝼与卷柏类等植物在尺寸上也极为接近，更加证明了拟叶蚤蝼的拟态行为。

 

随后，他们使用孪生神经网络对地质历史时期的拟态行为进行了定量分析，并提供了一套初步的定量判定模型与方法。王博告诉记者，孪生神经网络是近年来新发展的人工智能分析技术，被广泛应用于图像相似度衡量中。其主要利用对抗的思想，每次输入一对图片，使得经算法优化的目标与相似图像对距离更小，不相似的图像对之间距离更大。孪生神经网络还可以提取肉眼无法观察到的多维信息，从而对不同图片之间的语义距离进行定量化计算。由此，便可以定量化计算出不同图像之间的不相似度数值，从而客观地判断不同图像之间的相似性。

 

“孪生神经网络的定量化计算进一步证明拟叶蚤蝼的拟态行为。使用相似图像对数据集的1836个图像对对孪生神经网络进行初步训练，得出现生昆虫是否拟态的判定值域。” 王博解释，通过计算得出的判定值域确认化石中昆虫是否拟态。

 

此次研究发现了七枚覆物伪装昆虫，涉及两大类昆虫（啮虫目和半翅目蟾蝽科）。其中六枚啮虫目昆虫包括三个形态种类，一枚蟾蝽科昆虫包含一个形态种类。该蟾蝽科昆虫的背上覆盖有大量的碎屑物，包括土壤颗粒、砂砾和植物碎屑等。这类昆虫极有可能利用背部的刚毛将碎屑物质粘在其背上。研究还发现在有花植物大辐射之前，大部分具有覆物行为的昆虫，都已经演化出了覆物伪装这一复杂行为。