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蓝盟弱电工程，AI如何在200年前发现进化难题？

AI将帮助您解决进化研究中最古老的难题之一，但与此同时它将提供更多难题。

AI将帮助您解决进化研究中最古老的难题之一，但与此同时它将提供更多难题。
　　大自然充满了抄袭。飞蛾会惊慌失措，比如虎蛾，而且无毒的王蛇会有类似毒蛇的颜色。这种类型的蛇王和蛾被称为贝茨模仿。也就是说，无害的物种通过改变它们的外观来强烈或有毒而害怕捕食者。当然，这不是恶意剽窃，而是长期生存压力的产物.x1772当生存时间达到一定程度时，王蛇的形状开始向珊瑚蛇靠拢，这样仿制的能力就转移到了下一代。
　　但其他物种选择了生存技能。明亮的颜色基本上被标记为“不适合吃”，科学家称之为警告状态。这可能意味着有毒或不良味道（或捕食者想要故意考虑的颜色鲜艳的生物）。但有时像鸟类和蜥蜴这样的掠食者声称要吃这种苦涩的食物并使用这种“有损”的方法将鲜艳的色彩与糟糕的饮食体验联系起来。因此，为了让模仿者真正起作用，你可能不得不牺牲至少一个同伴来证明虎翅长翅蝴蝶对猎人来说并不是真的好。
　　十九世纪的博物馆学者Fritz M Yller指出，如果两只蝴蝶进化出警告颜色，如弧形蝴蝶，它们可以以共同，负责任的方式完成捕食者的味道。通过食用大约20只色彩艳丽的蝴蝶，只能看到藻类。这些色彩鲜艳的画作代表“美味”，所以如果两种不同的当地蝴蝶品种形成不同的标记，捕食者将不得不每次吃掉20个，但如果它们有相似的标志，以10种物种为代价，捕食者可以认识到这一点，因此这两种物种的设计逐渐形成相似的外观特征，从而降低了群体存活的风险。
　
　　这是muir否定背景下进化领域中最古老的观点之一，并且在1878年，在1759年自然选择理论之后不到20年，——是生物学家提出的最着名的进化理论的例子之一。另一种0x172可以在相似的压力下形成相似的特征。这是两个人彼此独立解决类似问题的一种方式。
　　例如，进化的蝙蝠和鸟类形成了翅膀，甚至是鲸鱼和鲨鱼，但是长尾蝴蝶将这种趋势发展到了一个新的，非常复杂的高海拔地区，根据AI对翼型的研究。它完全准确并且不模仿这些变化；通过在不同亚种之间切换以新方式组合“复制”的特征也产生新的模式。Hoga的长翅蝴蝶主要生活在美国广阔的热带和亚热带气候区域，在两个地点和数十种亚洲物种中，昆虫学家已经确定了至少30种独特的翅膀图案模式，每种模式都是少数除了所有的多样性，加上翼型的复杂性，我们不能相互进行大量的研究，大多数生物学家依靠他们的眼睛和笔记来看他们能观察到的东西。缪尔假设是有意义的，因为它可以做到，但仍然很难证明。
　　检察官办公室的Jennifer Hoyacol Cuthill在最近的一份声明中表示，“未完成这种模仿的进化系统很难在蝴蝶之间培养出类似水平”，但人眼和大脑无法消化它。没有高密度信息是计算机的专长，——擅长量化和机器学习（使用AI实现，计算机可以发现新的数据和经验，并阅读蝴蝶翅膀更好的进化复杂性。
　　AI如何解决200年前的进化之谜？
　　来自ButterflyNet的蝴蝶
　　那么，科学的生物学如何看待今天的机器学习方法呢？至少，我们相信霍亚俱乐部及其同事将认可他们所做的工作。 Butterflyneet。
　　该团队为人工智能系统的38个亚种提供了大约2,400张带有虎翼的长翅蝴蝶照片，并教他们识别照片中的个别亚种。后来，该系统完成了人类科学家几个世纪以来无法达到的目标。我们量化了每组机翼模式之间的相同点和差异。 ButterflyNet测量并比较不同部位的机翼形状差异和图案尺寸，形状，位置和颜色的微小变化。
　　接下来，安排所有蝴蝶并安排图表。两个物种之间的距离越近，机翼图案的相似性越高。这些结果有助于Hoyal Cuthill及其同事得出关于翅膀模式如何与不同亚种相关的结论，这些模式的形状和颜色的演变，复制和转化，以及不同的亚种如何借用和创造彼此。一直。结果似乎证明了üller模仿的准确性，即开发具有类似警告模式的两种警告物种的可能性。
　　“事实上，收敛的趋势是如此强烈，以至于其他物种的模仿与目标相似，并且远高于同一物种的其他物种，”Hoyal Cuthill指出。但事情不是蝴蝶。你的邻居打扮的方式很简单。亚种依次发展，在复杂的进化过程中传递形状和颜色。从逻辑上讲，这种相互复制应该在所有蝴蝶上都有类似的模式，反之亦然，——蝴蝶有更多的新模式。每个亚种在基于邻居进行自己的调整时以新的方式组合这些形状和颜色元素，然后将结果组合回其邻居。我不确定这个模型是否会帮助蝴蝶更快地摆脱掠食者。这是因为，在穆勒的模仿中，不可食用物种之间存在着增加相似性——的动机，而新模式的发展似乎与这种主张相反。也匹配。但无论如何，情况会发展。也许我们离事实并不遥远。

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