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396自然界中，不少動物演化出了神奇的“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，中國科學院南京地質(zhì)古生物研究所用人工智能技術(shù)對一億年前白堊紀緬甸琥珀進行定量化計算，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》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)對地質(zhì)歷史時期的擬態(tài)行為進行了定量分析，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。其主要利用對抗的思想，每次輸入一對圖片，使得經(jīng)算法優(yōu)化的目標與相似圖像對距離更小，不相似的圖像對之間距離更大。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，從而對不同圖片之間的語義距離進行定量化計算。由此，便可以定量化計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)的定量化計算進一步證明擬葉蚤螻的擬態(tài)行為。使用相似圖像對數(shù)據(jù)集的1836個圖像對對孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行初步訓練，得出現(xiàn)生昆蟲是否擬態(tài)的判定值域?！?王博解釋，通過計算得出的判定值域確認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形態(tài)種類，一枚蟾蝽科昆蟲包含一個形態(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雜行為。
