人工智能如何揭开200多年前的进化谜题？

助于解决进化研究当中最古老的谜题之一，但同时又给我们带来更多新的困惑。

▲图中为虎纹长翼蝶，学名为灰袖蝶。

当然，这并不是什么恶意抄袭，只是长期生存压力下的产物——生存时间达到一定程度之后，王蛇的外观又开始向珊瑚蛇靠拢，并通过这种方式将拟态能力传递给下一代。

因此，要想让拟态真的发挥作用，虎纹长翼蝶可能需要至少牺牲一位同伴，向猎人们证明自己真的不好吃。

因此，两个物种很可能逐步发展出类似的外貌特征，旨在降低群体生存风险。

>>>未经验证的假设

这也是生物学家们提出的趋同进化理论中最著名的例子之一——不同的物种在类似的压力下会发展出相似的特征，这有点像是两个人各自独立地提出了相似的问题解决方法。

不同的亚种之间亦会来回交换模式，并以新的方式结合“抄”来的特征以产生新的模式。

再加上大多数生物学家只能依靠自己的眼睛和笔记记录观察到的情况，因此缪勒假设虽然很有意义，但却一直无法得到严格证明。

”然而，这类无法由人类眼睛与大脑消化的高密度信息，却正是计算机的专长所在——其非常善于量化事物，并利用机器学习（一种AI实现方式，计算机可以借此发现新的数据与经验，从而超越固有编程内容）更好地解读蝴蝶翅膀的进化复杂性。

列为艺神袖蝶，偶数列则为诗神袖蝶，分别按照翅膀图案的相似性排序。

>>>从蝴蝶到ButterflyNet

ButterflyNet。

ButterflyNet测量并比较了翼形的差异，以及图案在不同部位的尺寸、形状、位置及颜色等细小变化。

结果似乎证明了缪勒拟态的正确性，即两种有毒的蝴蝶物种确实有可能发展出类似的警示图案。

随着各个亚种根据邻居做出自我调整，其又会以新的方式组合这些形状与颜色要素，相关结果随后会再次作为邻居们的模仿与重新组合素材。

但无论如何，事情已经有了进展，也许我们距离真相已经不远。