人工知能は200年以上前の進化のパズルをどうやって解くことができるのでしょうか?

人工知能は進化における最も古い謎の 1 つを解くのに役立っていますが、新たな謎ももたらしています。

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▲写真はタイガーロングウィングアゲハ（学名：グレースリーブバタフライ）です。

自然界には模倣者が溢れている。ナガサタケは、近づいてくる捕食動物を追い払うために、タイガーモスと同じ高音の音を使い、無毒のキングスネークは毒ヘビに似た体色を発達させています。キングヘビやナガヘビの習性はベイツ型擬態と呼ばれ、無害な種が捕食者を追い払うために、より強力な種や有毒な種に似せて外見を変えるというものである。もちろんこれは悪意のある盗作ではなく、長期にわたる生存圧力の産物です。生存時間が一定レベルに達すると、キングスネークの外観はサンゴヘビに似始め、このようにして擬態能力を次の世代に受け継いでいきます。

しかし、他の種は独自の生存技術を選択しました。鮮やかな色は、基本的に自然界では「食用に適さない」というラベルであり、科学者はそれを警告状態と呼んでいます。これは、有毒であるか、単に味が悪いことを意味する可能性があります (または、鮮やかな色の生き物が意図的に捕食者を騙そうとしている可能性があります)。しかし、時には鳥やトカゲなどの捕食動物が苦い食べ物を食べたがることがあり、そうすることで、明るい色と悪い食事体験を関連付けることを学ぶのです。したがって、擬態が本当に機能するためには、タイガーロングウィング蝶は仲間の少なくとも 1 匹を犠牲にして、ハンターに自分が本当においしくないことを証明する必要があるかもしれません。

19世紀の博物学者フリッツ・ミュラーはかつて、2種類の蝶がタイガーロングウィング蝶のように警告色を進化させた場合、捕食者の味覚を「訓練」する責任を共有することになるだろうと指摘した。仮に、地元の鳥たちは、カラフルな模様が「美味しくない」ことを意味すると理解するまでに、約 20 匹の鮮やかな色の蝶を食べなければならないだろう。したがって、もし現地の2種類の蝶が異なる模様を発達させた場合、捕食者はどちらの種類の蝶も美味しくないと気づくまでに、それぞれ20匹ずつ食べなければならないだろう。しかし、もし2匹に似た模様があれば、捕食者にそのことを気づかせるには、それぞれ10匹ずつ犠牲にするだけで済むだろう。したがって、2 つの種は、グループの生存に対するリスクを軽減するために、徐々に同様の身体的特徴を発達させたと考えられます。

>>>検証されていない仮定

ミュラー擬態と呼ばれるこの考えは、進化の分野では最も古い考えの一つで、ダーウィンが1859年に自然選択説を提唱してから20年も経たない1878年に提唱された。これは、生物学者が言うところの「収斂進化」の最も有名な例の一つだ。収斂進化とは、異なる種が同様の圧力に応じて同様の特徴を発達させるという考えで、2人の人間が独立して問題に対して同様の解決策を思いつくのと似ている。

たとえば、収斂進化はコウモリや鳥の翼の発達、クジラやサメのひれの発達につながりました。しかし、タイガーロングウィング蝶は、この傾向をまったく新しい、目が回るような複雑さのレベルにまで引き上げています。羽の模様に関する AI 研究により、ミュラーの擬態理論は完全に正しく、変化は一方的な模倣ではないことが示されています。異なる亜種間でもパターンが交換され、「コピーされた」特徴を新たな方法で組み合わせて新しいパターンが生み出されます。

タイガーロングウィング蝶は主にアメリカの広大な熱帯および亜熱帯気候の地域に生息しています。昆虫学者は、2つの主要な系統群と数十の亜種にわたって、少なくとも30種類の独特な羽の模様を特定しており、それぞれの模様はわずか数種類の亜種にしか共有されていない。こうした多様性と、羽の模様の複雑さが相まって、それらが互いにどのように関連しているかを大規模に研究することが困難になっています。ほとんどの生物学者が自分の目とメモに頼って観察結果を記録することしかできなかったという事実と相まって、ミュラー仮説は意味があるにもかかわらず、厳密に証明されたことはなかった。

「2 匹の蝶がどの程度似ているかを定量化することが難しいため、これまでこの擬態進化システムをテストすることができなかった」とケンブリッジ大学のジェニファー・ホヤル・カッヒルは最近の声明で述べている。しかし、人間の目や脳では処理できないこの種の高密度の情報こそ、まさにコンピューターが得意とするところだ。コンピューターは物事を定量化し、機械学習 (コンピューターが新しいデータや経験を発見し、プログラムされた範囲を超えることを可能にする AI の一種) を使用して、蝶の羽の進化の複雑さをよりよく解釈するのが得意なのだ。

▲奇数列は「芸術女神袖蝶」、偶数列は「詩女神袖蝶」で、羽の模様の類似性に従って配置されています。

>>>バタフライからバタフライネットへ

では、生物学の長老たちは今日の機械学習アルゴリズムをどう思うでしょうか? 彼らは少なくとも、Hoyal Cuthill 氏とその同僚が開発した研究成果である ButterflyNet を評価するだろうと私は信じています。

研究チームはAIシステムに、38の異なる亜種のタイガーロングウィングチョウの写真合計約2,400枚を提供し、写真からそれぞれの亜種を識別するように教えた。このシステムは、何世紀にもわたって人間の科学者が達成できなかったことを達成しました。つまり、翼のパターンの各セット間の類似点と相違点を定量化するのです。 ButterflyNet は、羽の形の違いだけでなく、羽のさまざまな部分における模様のサイズ、形、位置、色の微妙な変化も測定し、比較します。

次に、すべての蝶を分類し、表を作成しました。2つの亜種間の距離が近いほど、羽の模様が似ていることがわかります。この結果は、ホイアル・カトヒル氏とその同僚が、翼の模様が亜種間でどのように関連しているか、これらの模様を構成する形や色がどのように進化、模倣、変化するか、そして異なる亜種が互いにどのように借用し、創造するかについて結論を導き出すのに役立った。結果はミュラー型擬態が正しいことを証明したようで、これは2種の有毒な蝶が類似した警告パターンを発達させることが実際に可能であることを意味している。

「実際、収斂傾向は非常に強く、異なる種の擬態は、同じ種の異なる個体の擬態よりも、標的にさらに類似していた」とホヤル・カトヒル氏は声明で述べた。しかし、蝶が「身を飾って」近隣の蝶に似せるというほど単純なことではない。亜種は互いに模倣し合い、複雑な進化の過程で形や色を伝えていきます。論理的には、この相互複製により、すべての蝶は少数の類似したパターンのみを進化させるはずでしたが、結果は正反対で、蝶はさらに多くの新しいパターンを獲得しました。それぞれの亜種が近隣の種に適応するにつれて、これらの形状と色の要素を新しい方法で組み合わせ、その結果は近隣の種が模倣して再び組み合わせるための材料として使用されます。

この模様が蝶が捕食者をより早く追い払うのに役立つかどうかは不明だ。ミュラー型擬態の考え方は、食べられない種は互いに似ていようとする動機があるというものだが、新しい模様を発達させることはその考え方に合わないようだ。しかし、いずれにせよ、事態は進展しており、おそらく私たちは真実から遠く離れていないのでしょう。