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新種形成——秘中之秘

科學月刊_96
・2011/10/17 ・4399字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 581 ・九年級

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自達爾文提出演化概念已超過 150 年,縱使仍有許多人質疑演化理論,演化生物學家對新種形成的熱烈研究:生殖隔離、 突變、新綜合理論……值得吾人一覽究竟,細細品味。

文 / 程樹德

圖一:杜布然斯基(T. Dobzhansky),於 1900 年生於烏克蘭,後移居美國,為美國重要遺傳與 演化生物學家。

演化這觀念,該算生物學裡最核心的理論了,所以在四十多年前,演化生物重要學者杜布然斯基(T. Dobzhansky,圖一)曾說:「若沒演化之光來啟明,則任何生物學現象,都得不到解釋」,而遠溯到一百多年前,達爾文謹慎沉默二十年後,終也在 1859 年刊行他的演化學說,有一百五十年歷史的演化生物學,該能以核心理論,勇居所有生物學的老大地位,但何以它常扭扭捏捏地,經常要說明它有存在的價值呢?

這種妾身未明姿態,可見於每一本教科書中,其前一二章總要列舉諸多證據,說明「演化」確乎存在,與此對比,組織學並不須證明組織是否存在,生理學也不須多費唇舌,說明內分泌腺是否存在。

個人經驗可以當個小線索以回答這大問題,我有位同事,是位虔誠基督徒,這當然於他人無礙,但他又積極地公開反駁演化,這就得小心應對了,我的策略是,不在他面前談演化,以免惹他上火,但為生命科學系的本科學生開講演化生物學,則是他無法反對成功的。

這持續的、由宗教發出的反對聲,或許是演化生物學常需自我辯護的原因之一吧!我這位神勇的同仁,就聯合不同學校的基督徒科學家,各自開通識課,但相互支援授課,以反對「演化」觀念,偉哉!在這現實社會裡,一群人為了信仰而努力,雖可能惹爭議,但其熱心,仍贏得我的欽佩。

這位同事曾對我說:「物各從其類」,算是教會對「物種不變」的標準詮釋,但若無深入之定義,這句話意旨實在難明,是生物自動歸入他的群體,像小羊追隨羊群呢?還是人能主觀地將生物劃分成自己滿意的所謂「類」,而不再管族群間能否交配生殖的細部問題?用一句話來回答各種複雜的自然或人間現象,或許是信仰或「意識形態」對付科學的常用方法,但終難以滿足人的好奇心及求知慾吧!

雖然達爾文公然談天擇及演化,是從他發表《物種起源》(On The Origin of Species)一書開始,但對新物種怎麼誕生,在書中,他卻著墨不多,只稱之為「秘中之秘」,在隨後一百五十年中,這個問題,經歷多代學者,是否有進一步之認識呢?且讓我們回顧一下。

達爾文:差異累積引發生殖隔離

圖二:達爾文(Charles Robert Darwin ),1809年生於英國, 他的研究確立了演化及天擇的概念,著作《物種起源》為對人類 影響重要的書籍。

達爾文(圖二)在加拉巴哥群島上探險時, 就曾與他的助理獵集不少鷽鳥(Mockingbird),並做成標本,回倫敦後即交給鳥類專家古爾德(John Gould),請他進行分類,當古氏分出很多不同「種」時,卻讓達爾文大吃一驚,尷尬地設法回憶及標出其採集地點,因而顯示達爾文當時對「種」的概念,不同於那時候的專家觀點,而專家注重型態上細微差別。

故達爾文的物種看法,以型態為主,在書中他說:「我認為種一詞,為方便而設,指一群互相相似的個體」,但種與種之間怎麼劃分呢?他只好訴諸差異的總數了,他說:「差異總量是分別兩類型為不同種或種內不同品系的標準」,他這種純以差異多少為「種」分野之標準,使新種的產生,變成兩不同族群累積夠多差異之後,就自然分成不同種了,他也知道兩族群間要有生殖上的障礙,才算分裂成不同的種,但那時他無力分辨,型態不同到何時,方才發生生殖隔離。

地理隔絕 vs. 突變論

達爾文後第一代學者,對種的生成,分裂成兩派意見,第一派大都是博物學家,較懂得生物地理學,認為達爾文忽略了異地形成新種的重要性,他們認為居同一地域的有性生殖族群,很難被天擇壓力撕裂成兩個互不交配的族群,故像華格納(Moritz Wagner)及喬登(Karl Jordan and David Starr Jordan)等人,都強調「地理隔絕」是新種形成的關鍵條件。但第二派學者所採取的「突變論」,就認為新種是突變所產生,不但與天擇無涉,也非緩進的,他們大都是遺傳學家,如杜弗瑞(De Vries)及貝特森(Bateson),知道突變突然出現,但無法想像,天擇這連續過程中,怎麼會突然跳出不連續的兩個群體。

或許因為這兩派意見之爭執,新種形成的問題就被擱下來,直到新綜合理論出現。1935 年杜布然斯基在「批判生物學內種的觀念」一文,指出「新種形成過程」的問題尚未解決,其難處在於,若把演化過程看成是「對偶同位基因」間,相對頻率的緩慢改變,那如何於同一地域形成遺傳上及形態上明顯不同的兩個族群呢?故他指出達爾文對「種」觀念不足,強調兩族群一定要在生殖上互相隔離了,也即有種種方式防止族群間的基因流通,方才算是不同的種了。

新綜合理論:異地才能產生新種

圖三:麥爾(Ernst Mayr),於 1904 年生於德國,為二十世紀最重要的演化生物學 家之一,主要貢獻是提出新綜合演化理論,整合達爾文演化概念、分類學概念、孟德 爾遺傳等,並確立生物「種」的概念。

對「生殖隔離機制」的重視,激發了麥爾(Ernst Mayr,圖三)的研究,他正式提出生物種的觀念,即強調種內個體理論上均可交配繁殖,但與種外個體交配繁殖,就有各式可能的障礙,麥爾認定「種」就是演化的基本獨立單位,他另也強調異地才能形成新種。他第一本重要著作——《分類學與物種起源》(Systematics and the Origin of Species from the Viewpoint of a Zoologist, 1942)開啟了對種較精緻的看法,第二本大書《動物種及演化》(Animal Species and Evolution, 1963)總結了異地新種形成的各種證據,算是新綜合學說集大成之作。

這一階段的學者很稀奇地忽略了一事,即繁殖障礙到底是如何形成的?雖然達爾文早就於 1871 年提出性選擇理論,但新綜合時代學者,不曾想到,若兩個族群的個體,在擇偶時,眼光不同時,這項行為是否就可以構成繁殖障礙呢?

麥爾大書於 1963 年出版後,種的研究又停歇了二十年,大概是因電泳技術進步了,族群遺傳學家關注於族群內變異的數量,大批轉換研究題目了。

近代「種」研究

「種」研究的第三波高潮,要到 1980 年後才開始,一方面或許老演化遺傳學家已厭倦於定族群內變異的數量,另一方面,年輕學者發現,新的分子遺傳學技術,可用以攻擊老而未決的問題,例如用核酸晶片,來比較兩個很相近的種,找出造成其繁殖障礙的基因差異,可能是那些基因?

第三方面,有些演化生態學家發現,新綜合理論時代學者完全忽視了不同生態環境中,容易形成新種,若仔細觀察兩不同族群因應不同生態而產生的種種型態及行為差異,應能猜測出繁殖障礙起於何處,也可預測天擇塑造這個差異的過程。這三個動力,開創了約三十年的新熱潮,使吾人對新種形成,有較深入的體認,以下我就簡介兩組實驗,讓讀者略窺這些研究活動。

三刺棘背魚擇偶實驗

圖四:三棘刺魚(Gasterosteus aculeatus aculeatus),分成溯河洄游型及溪居型兩種。 背鰭前方有3~4根游離棘;腹鰭只有硬棘與軟條各1根;側腹上有骨板。溯河型最大體長 可達11 公分,溪居型最大只達8 公分。

三刺棘背魚(Three-spined stickleback ,學名 G. aculeatus ,圖四)有兩種生態區,其一是溯河型,主要居於海水中,但能溯流入淡水河中,另一是溪居型,只住淡水溪中,這兩種棘背魚,能居於同地而不雜交,不形成混種族群,若放實驗室內養而觀察之,可見其個體互不交配。由於溯河型魚廣泛分布於相似的海洋環境中,故人們推測它該是較古老的,而溪居型則由附近的溯河型新演化而生,由於各不同地區的溪居型魚外表相似,故可以推測,相似棲地塑造了相似的形態特徵。而體型大小是最明顯的差異,或許溯河魚要遷徙較長距離,又要對付掠食者及食物,故溯河型常大於溪居型,是否體型大小,構成生殖障礙呢?由麥金能(J. S. Mckinnon)所領銜的研究組進行交配試驗來回答這個疑問。

由於棘背魚分布廣,故他們擇魚標準,是最近一次冰河方退的溪流,取其溪居型和附近的溯河型比對基因距離,發現它們是很近的,表示溪居魚剛從附近的溯河型分裂成新種。把同一區域這兩種魚擺在一齊,觀察求偶成功比率,他們發現,同一生態型(生活在某一特定棲息地且有專門特徵的物種)成功交配比率,多於異生態型兩倍,這表示某因素使雌魚拒絕雄魚。把不同區域不同生態型放一齊,觀察求偶成功率,赫見雌魚仍喜歡同一生態型的雄性,儘管這雄性源於幾千公里外的一個異族。

體型差異或許就是雌性選擇的重要標準,但實驗者怎樣做呢?它們操縱魚的不同生長期,可育出小的溯河雌魚及大的溪居雌魚,這些魚分別來自日本或加拿大卑詩省,再由卑詩野生雄魚進行追求,他們發現,雌魚愛體型相似的雄魚,而不在乎他的生態型或來源地,例如小的卑詩溯河雌魚,偏愛小的溪居雄魚,而不愛大的溯河雄魚。

這組實驗顯示雌魚擇偶,偏愛相同體型雄魚,而這種偏愛是繁殖障礙的主因呢!

果蠅擇偶研究:全基因體假設

既然雌雄的擇偶偏好,能在新種形成上,扮演這麼重要角色,所以有人就用果蠅當研究材料,因為果蠅易養且繁殖一代的時間要短於棘背魚。

先將果蠅族群分成兩半,在不同環境下養很多代後,再測其雌雄擇偶偏好,發現溫度、濕度、食物、培養基的酸鹼度,都能造成偏好的趨異,就陶德(D. M. B. Dodd)的果蠅生殖隔離實驗(圖五)來看,他將果蠅養在澱粉或麥芽糖做成的培養基內 25 代,發現長在澱粉基上的雌蠅,較愛同食物的雄蠅,反之長在麥芽糖上的雌蠅,也只愛麥芽糖蠅哥,陶德並未對之進行人擇,何以這偏好,這麼快就演化出來呢?

圖五:果蠅的異域種化實驗。

以夏隆(G. Sharon)領銜的這一團隊,進一步探究之。他們也把純種果蠅,分別養在蜜糖或澱粉的培養基上,若干代後,在實驗前,都再放回蜜糖培養基一代,以免因棲地的喜好不同,產生了擇偶偏好,試驗時,取一對蜜糖中長大的雌雄,加一對澱粉中長大雌雄,讓這四隻自由擇偶,然後紀錄交配狀況。

他們發現,擇偶偏好,第二代就出現了,即蜜糖雌偏好蜜糖雄,而澱粉雌愛澱粉雄,其後各代皆保持這偏好。他們猜想食物引起的擇偶偏好,是否源於共生細菌,於是在培養基內加上抗生素(如四環素、鏈黴素、立凡黴素 Rifampicin),結果其偏愛完全消失了。

實驗者就用基因定序(16S rRNA 基因)方法,試著找出蠅體內有那些細菌,在諸多菌種中,差異較大的是在澱粉組蠅腹中,某一乳酸菌(Lactobacillus plantarum)占了26%,而蜜糖蠅中,只有 3%,是否這個不同引發擇偶差別呢?他們刻意餵腹中已無菌的蠅以純粹菌種,則蠅的擇偶偏好又回來了。

就此有趣結果,他們提了個演化的全基因體假設(Hologenome theory),即寄主及身上的寄生細菌和蟲蟲們,一齊構成了演化單位,共生細菌或能改造寄主的體味或性費洛蒙,使寄主發出不同氣味,或不同性誘惑力,因而造成擇偶偏好,進而促成新種形成。歷經三波興衰,「種」的研究在一百五十年內起起落落,正可見學潮時風,亦非一往直前呢!

引用文獻

1. J. S. Mckinnon, et. al., Evidence for ecology’s role in speciation, Nature, vol. 429: 294-297, 2004.

2. G. Sharon, et. al., Commensal Bacteriaplay a role in mating preference of Drosophila melanogaster, PNAS, vol. 107: 20051-20056, 2010.

作者:程樹德,任教陽明大學微免所。

科學月刊 第四十二卷第四期 2011.4

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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從基隆進港的深海活化石中,意外發現新物種!——專訪國立臺南大學副教授黃銘志
Heidi_96
・2022/11/29 ・3887字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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新種具足蟲,發現!

2019 年,國立臺南大學生物科技學系副教授 黃銘志 從基隆漁民手中獲得一批具足蟲。為了鑑定這些小傢伙的種類,黃銘志從日本換來兩隻大王具足蟲(B. giganteus),沒想到卻意外發現前所未見的新種——猶加敦具足蟲(B. yucatanensis)!

這到底是怎麼回事呢?別急,在我們看下去前,先告訴你一個具足蟲的小秘密。

具足蟲又稱為深水蝨,是居住在深海的甲殼類活化石。你可能沒聽過這兩個名稱,但如果你看過《風之谷》或是《星際大戰》(Star Wars),肯定對王蟲和黑武士有印象,而他們的原型就是具足蟲!

在宮崎駿動畫《風之谷》中,王蟲是守護腐海的生物。當他們憤怒時,眼睛會由藍轉紅。圖/スタジオジブリ
《星際大戰》系列電影的角色——黑武士的面具原型也是具足蟲!圖/Star Wars

既然不小心撈到了,那就抓來研究吧~

小秘密說完了,讓我們原地跳一下,回到 2019 年看看事情發生的經過。

當年七月,黃銘志在基隆正濱漁港採集到俗稱「金絲猴」的紅頭龍蝦,登錄為臺灣新記錄種「海神後海螯蝦(Metanephrops neptunus)」。此後,黃銘志就有和當地漁民保持聯繫。

臺灣新記錄種「海神後海螯蝦(Metanephrops neptunus)」。圖/TaiBNET

後來,有船長告訴黃銘志:「我抓到十隻具足蟲,你要不要?」

在基隆,具足蟲的漁獲量並不多,通常是拖網捕蝦附帶的戰利品。雖然東北角有很多販售具足蟲料理的店家,具足蟲吃起來也像龍蝦,但民眾還是喜歡吃真正的蝦子,所以具足蟲銷不出去,黃銘志就整批買了下來。

這時,問題來了!臺灣沒有具足蟲專家,而黃銘志本身也不是分類學家,要怎麼鑑定呢?沒辦法,只好自行摸索。

於是,黃銘志和日本新江之島水族館交換兩隻大王具足蟲,但這兩隻越看越不對勁,「⋯⋯怎麼其中一隻腰身比較細?難道是牠比較瘦、吃比較少嗎?」

「背景不同的人,就會用不同的視角看事情!」

後來,黃銘志想起赴日深造時,研究魚類基因演化、解析人體基因結構的經驗,就決定分析具足蟲的基因。從黃銘志的專業背景——分子生物學的角度來看,至少要採用兩種分析方法才夠,因為每個基因演化速度都不同,像具足蟲演化得很慢,基因差異不太明顯,就很難區分。

經過細胞色素 c 氧化酶亞基 1(COI)和 16S rRNA 分析後,黃銘志赫然發現很多 DNA 片段都不同。起初還以為是分析出錯,或是樣本破損,但重複試驗多次後的結果都一樣,黃銘志不禁感到困惑:「奇怪了,歐美研究大王具足蟲長達 140 年,有超過 1000 隻樣本,怎麼沒發現裡面可能有基因結構不同的個體?」

細胞色素 c 氧化酶亞基 1(COI)分析結果:第一行是猶加敦具足蟲,第二行是大王具足蟲。圖/Journal of Natural History
 16S rRNA 分析結果:第一行是猶加敦具足蟲,第二行是大王具足蟲。圖/Journal of Natural History

為了進一步梳理這些數據,黃銘志找來兩位分類學家助拳,一位是日本國際螯蝦學會的會長——甲殼類專家川井唯史(Dr. Kawai Tadashi),另一位則是澳洲昆士蘭博物館的無脊椎動物榮譽研究員——具足蟲專家尼爾.布魯斯(Dr. Niel L. Bruce)

不是這個專業,所以才能做到這件事

在三人正式合作前,黃銘志就大致完成這篇新種具足蟲的論文了,但後來,布魯斯發現了一個天大的錯誤,那就是黃銘志引用了某位印度專家錯誤的研究。

過去,也有中國學者引用這篇印度論文,指出印度洋海域有肯氏具足蟲(B. kensleyi)。黃銘志原先也以為是這樣,畢竟順著前人的研究比較不會有爭議,沒想到卻因此得出錯誤的推論。

第一次研究具足蟲,就要指正其他專家的研究,「老實說,我算哪根蔥?」黃銘志苦笑道。

為了修正錯誤,具足蟲的細部結構就交給布魯斯研究,再讓川井逐一比對、鉅細靡遺地畫下來。具足蟲演化較慢,所以每一種長得都很像,必須仔細觀察才能看出差異,比如鼻子的形狀、尾扇棘刺的數量、身體兩側的彎曲程度等等。

詹姆斯具足蟲(B. jamesi)和猶加敦具足蟲(B.yucatanensis)的身體(a)、頭部(b)、鼻子(c)和頭部側視圖(d)。圖/Journal of Natural History

雖然三人至今都沒有見過彼此,但當初為了辨別出不同的形態,他們互相傳了上千封信討論,才終於達成共識。回想這漫長的過程,黃銘志說:「那些圖都確認過十幾次了,意見不合也是常有的事,比如尾扇棘刺的數量要從哪裡開始數?」

黃銘志也提到,每種生物都有「種間變異」和「種內變異」。只要有變異,一定有不同的地方,但這些不同的地方可以直接判斷成不同種嗎?假如尾扇棘原本有 13 根,卻因為互相打鬥而斷了一兩根,是不是就要分成不同種?

詹姆斯具足蟲(B. jamesi)和猶加敦具足蟲(B.yucatanensis)的尾扇棘(c)。圖/Journal of Natural History

在這種情況下,由於形態非常接近,按照傳統分類學的做法,其實很容易將一整群可能摻雜不同種的樣本全都混為一類。因此,黃銘志認為最好的做法是從基因著手,用分子生物學的方法鑑定,而不是用個體的外觀差異判斷。

當分類學家多次比對不同樣本的外形,認為這不是大王具足蟲,而基因定序的結果也和資料庫既有的物種都不匹配的時候,就可以確認牠是未經發表的新種。

延伸閱讀:新種形成——秘中之秘

根據論文發表的結果,黃銘志最後將來自新江之島水族館的新種,以發現地墨西哥灣猶加敦半島(Yucatán Peninsula)為依據,命名為猶加敦具足蟲(B.yucatanensis)。

鑑定深海物種,有助於我們更認識深海

在十八、十九世紀時,科學家非常好奇深海到底有沒有生物,而如今,具足蟲就是活生生的鐵證,因此歐美國家非常重視具足蟲的學術價值。這些深海小傢伙證明了一件事:即使在光線微弱、水壓極高、溫度極低、幾乎沒有食物的環境下,還是有生物存在。

目前,我們對於月球的了解甚至還比深海多。布魯斯表示,陸生生物即使雜交,只要能產生有生殖能力的後代,原則上都可以算是同種,但水生生物並不完全遵循這個原則。

比方說,現在有很多鱘龍魚是雜交種,而且是不同種交配生下的、具有生殖能力的後代,這些不同的後代,都各自稱得上是新物種。按照這個邏輯,海洋時刻都有新物種誕生,是我們探索不完的神秘區域。

本篇論文的第三作者:尼爾.布魯斯。圖/ResearchGate

不過,相對於西方國家多半將具足蟲作為研究用途,東方國家比較在乎的反而是「這可以吃嗎?要怎麼料理才能變得更好吃?」

在日本,有一種零食就是將具足蟲磨成粉後加進仙貝,讓仙貝吃起來有蝦子的味道。黃銘志笑著說:「這很暢銷!」但也補充道,他在東京大學做研究時,實驗室有個傳統,那就是「當你研究某種生物的時候,你就不吃牠們,代表你對這種生物的敬意。」

關於具足蟲,還有哪些待解之謎?

這份耗時三年的研究,不但指正了前人的研究、改變了具足蟲近百年來的分類,也暗示著既有的「群模式樣本」或許有很大的問題。換句話說,目前已知的具足蟲種類不多,可能是分類錯誤造成的結果,說不定早就有很多種摻雜在其中了!

延伸閱讀:怎麼把牠們當成一樣的物種!物種分類出錯怎麼辦?——分類學家偵探事件簿(三)

在日本,鳥羽水族館有一隻具足蟲長達五年沒進食。目前仍沒有科學家著手細探背後的原因,而牠們的食物來源、繁衍方法,以及牠們如何在極端惡劣的深海環境生存,都是接下來必須進一步探究的課題。

舉例來說,紅色在深海是一種隱性色,而深海的甲殼類生物(比如甜蝦、天使紅蝦)體內通常帶有蝦紅素,使得體表呈現紅色,可以保護牠們不被天敵發現。可是,具足蟲的分布範圍深達數千米,體內卻沒有蝦紅素,煮熟後也不會像蝦子那樣變紅。

延伸閱讀:煮熟的龍蝦為什麼會變色呢?

此外,透過研究具足蟲,科學家可以更了解全球暖化對深海的影響、陸地上的重金屬和放射性物質沉進深海造成的衝擊,以及這些具足蟲是否可以取代龍蝦,成為新的食物選擇。

最近,南海的船長捕到了 80 幾隻具足蟲,黃銘志買下了形態看起來比較特殊的 10 隻,希望可以篩出更多新種,解開更多有趣的謎底。

延伸閱讀

參考資料

  1. Huang, M. C., Kawai, T., & Bruce, N. L. (2022). A new species of Bathynomus Milne-Edwards, 1879 (Isopoda: Cirolanidae) from the southern Gulf of Mexico with a redescription of Bathynomus jamesi Kou, Chen and Li, 2017 from off Pratas Island, Taiwan. Journal of Natural History, 56(13-16), 885-921.
  2. 交換日本水族館具足蟲 南大發現深水蝨新物種|生活|中央社 CNA

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生命的起源是什麼?達爾文的祖父相信「萬物始於貝」——《海之聲》
臉譜出版_96
・2022/11/18 ・2891字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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在我們這個迷因勝過物質的時代,「萬物源自共同祖先,藉由不斷演化存活下來」的想法,被烙上查爾斯.達爾文的名字。這個名字總是會以全大寫出現在熟悉的有腳魚圖案保險桿貼紙和 T 恤上。

有腳的達爾文魚是進化論的象徵符號。圖/Wikipedia

演化論的標語化,掩蓋了達爾文的優雅理論其實是緩慢的、斷續的、不確定的浮現,在他之前的好幾代就已開始並持續鋪展。科學家結合演化論與遺傳學,揭示生命如何在古海洋中興起,並在劇烈的環境變化中存續。

達爾文的祖父相信生命起源於貝殼

達爾文的祖父──一位名叫伊拉斯謨斯.達爾文(Erasmus Darwin)的肥胖醫生,早在兩個世紀之前便預見了福爾邁伊今日著名的貝殼裝飾理論。「不規則的突起,」伊拉謨斯在〈植物園〉(The Botanic Garden)一詩中寫道,「是牠們的防禦工事,對抗敵人攻擊。」

伊拉斯謨斯.達爾文。圖/Wikipedia

包含達爾文祖父內的那群十八世紀哲學家與科學家,談論著不復存在的生物化石證據。在那個時代,膽敢質疑上帝造物的完美性,仍是非常危險的一件事。伊拉謨斯的詩作〈自然殿堂〉(The Temple of Nature)描繪了一場大爆炸──「在時間開始之前,從燃燒的混沌中,」以及「在連續幾代生命的綻放,在牠們取得新的力量而生長成更大的軀體之前」──「海洋中微小的生命崛起」。

伊拉斯謨斯相信,萬物源自於一只微小貝殼中扭動的「絲狀體」。雖然他住在英國斯塔福郡利齊菲爾德的大教堂城市,有著信仰虔誠的鄰居與病人,但伊拉斯謨斯還是對他的貝殼起源深感興奮,想要與其他願意質疑傳統的智慧之人分享。

出現在家族徽章上的貝殼

達爾文的家族徽章上有三枚扇貝,這紋樣在當時與現在都很流行。(黛安娜王妃的徽章是斯賓塞(Spencer)家族從十六世紀代代相傳的,裡頭也有三枚扇貝。她的兩個兒子,威廉與哈利,在十八歲後也將貝殼納入自己的紋徽中以紀念母親。)伊拉斯謨斯.達爾文決定將達爾文家的徽章加上「萬物始於貝」(E conchis omnia)這句座右銘。

達爾文的家族徽章上有三枚扇貝。圖/Wikipedia

他把座右銘印在自己私用的書籤上,但這樣無法讓更多人看見。於是,就像演化論的現代捍衛者在保險桿上貼了有腳魚的貼紙;伊拉斯謨斯.達爾文在一七七○年將他的紋徽與新座右銘裝飾在馬車側身。

他虔誠的鄰居們被他的失德行為嚇壞了。在利齊菲爾德大教堂上,法政牧師湯瑪斯.史都華(Thomas Seward)看到伊拉斯謨斯「棄絕他的造物主」,滿心憤慨,寫下這首諷刺詩:

多麼偉大的巫師!憑藉魔法咒術

能讓貝殼長出萬物……

噢醫生,改掉那愚蠢的座右銘

或將它留在某位女士的窟洞裡

否則你可憐的病人會戰悸

如果你的治療力比不過創造力。

伊拉斯謨斯.達爾文不想侮辱教會也不想失去病患,於是將馬車上的貝殼座右銘塗掉,但仍保留在書籤上。他的後代子孫(無論是生物上或知識上的),都在共同起源論中找到真理,儘管不是來自一枚原始貝殼。不過,今日的古生物學家確實認為,軟體動物是我們目前所知最古老的動物,而牠們是由單一的有殼祖先演化而成。

早期生物如何適應地球的變化?關鍵就在於外殼

科學家尚未發現軟體動物之母,但他們知道,軟體動物至少是在五億四千萬年前演化而成。在單細胞微生物出現後,有些創造出生物的第一個外殼,並終於蠕動出更複雜的生命體。在統治地球大半歷史的軟泥微生物墊層與動物的大崛起之間,有兩波被低估的生命浪潮。

第一波是最早的多細胞生物,以柔軟的身體蠕動存在,如今只能在地球最古老的岩石潛穴與痕跡中瞥見。這些黏糊糊的老祖宗,找到方法在陽光中捕捉能量,但牠們的創新卻也助長了牠們的毀滅進程。牠們發展出來的光合作用有一個副產品──氧氣;對大多數在原始、低氧海中演化出來的微生物而言,氧氣是有毒的。

最早的多細胞生物。圖/Wikipedia

這些謎樣的生物,有許多在教科書裡的「五大滅絕」,以及目前正在經歷的第六次大滅絕之前就已大量死亡。只有能夠適應地球化學變化的生物堅持了下來,其中許多是拜牠們打造的外殼之賜。

第二波由微小、虛弱的礦化生物組成,即科學家口中的「小殼化石」。牠們的暱稱是「小殼」(small shellies)或「小臭」(small smellies),因為採集牠們的唯一方式,是將石灰岩塊溶解在酸液裡。

這些迷你造礦者包括蟲狀、管狀與海綿狀生物,以及最早的一些軟體動物——已滅絕的喙殼綱(rostroconch)軟體動物看似蛤蚌,但雙殼融合成單殼;蝸牛似的太陽女神螺綱(helcionelloid)外殼有如女巫帽,生活在動盪海洋的淺灘裡。牠們很快就會有一大群夥伴。

鸚鵡螺。圖/臉譜出版提供

光合作用協助打造外骨骼的材料

逐漸增加的氧氣導致更多的光合作用,提高類似蛋白質的膠原——那是動物製造組織的必需品;火山灰也可能增加了海中的碳酸鈣,為打造外殼提供了現成的材料庫存。在俄羅斯西北部奧涅加河河岸,有一層五億五千五百萬年的火山灰燼,裡頭保存了一種寶螺狀的柔軟動物,名為金伯拉蟲(Kimberella),拖著一個數公分長的非礦物殼。科學家追蹤牠的覓食與爬行軌跡,得知牠大概是靠一條爬行足倒退移動。

繼這場「軟啟動」之後,在寒武紀(Cambrian)的動物崛起中,硬殼連同骨骼於世界各地出現。斑斑點點、慢慢吞吞的生命形式,開始讓位給喧喧鬧鬧、由掠食者與獵物組成的海洋動物寓言。肢節分明的三葉蟲,和牠們的昆蟲與螃蟹後代一樣沿著海底爬行。更大的海洋動物演化出來並掠食牠們,例如五公分長、龍蝦狀的赫德蝦(Hurdia victoria),牠們擁有多刺的爪子以及從頭部突起的長矛狀外殼。

赫德蝦(Hurdia victoria)有多刺的爪子和長矛狀外殼。圖/Wikipedia

在加拿大落磯山區,數百隻名為威瓦西亞蟲(Wiwaxia)的尖刺蛞蝓,保存在寒武紀海洋中巨大的伯吉斯頁岩(Burgess Shale)化石沉積中。這些五億零五百萬年的遺骸覆蓋著鱗片,並有突出的尖刺。和金伯拉蟲一樣,科學家尚未確定牠是早期的軟體動物或一種蟲。但科學家確實看到牠的許多尖刺曾經折斷(可能是掠食者造成)然後修復。

——本文摘自《海之聲:貝殼與海洋的億萬年命運》,2022 年 11 月,臉譜出版,未經同意請勿轉載。

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