机器解决了达尔文与华莱士之间长达150年的学术意见冲突

达尔文坚定地认为，性选择不是自然选择的一部分，而仅仅与交配成功率的差异有关。自然选择涵盖了更广泛的因素，这些因素有助于提高个体的整体"适应性"。

2024 年，在这两位标志性的英国进化论科学家开始激烈争论谁是正确的150 年后，研究人员利用机器学习来解决这个问题。埃塞克斯大学（University of Essex）的科学家们与自然历史博物馆（Natural History Museum）和人工智能研究机构 Cross Labs（Cross Compass）合作，利用人工智能分析了 16734 张鸟翅蝶背侧和腹侧图像中的"性变异和种间变异"。

这是首次在多种鸟翅蝶类中对这些视觉差异进行评估。之所以选择鸟翅蝶类，是因为它们的外观鲜艳、引人注目，而且种内雌雄差异明显。

埃塞克斯大学生命科学学院的珍妮弗-库思尔（Jennifer Cuthill）说："这是一个激动人心的时刻，机器学习正在对进化科学中长期存在的问题进行新的、大规模的测试。埃塞克斯大学生命科学学院的詹妮弗-库希尔（Jennifer Cuthill）说："我们第一次能够测量进化的可见范围，以检验不同生物群体以及雄性和雌性之间存在多少变异。机器学习为我们提供了新的信息，让我们了解产生和维持生物多样性的进化过程，包括历史上被忽视的群体。"

钩尾鸟翼凤蝶的雄蝶（左）比雌蝶有更明显的多样性 Cuthill et al/CCBy 4.0

在这种情况下，那些"历来被忽视的群体"就是不同物种中的雌性。这在很大程度上是由于方便性造成的--特别是在更好的分析技术出现之前，人类肉眼看到的雄性蝴蝶的进化差异比相应的雌性蝴蝶更明显。而在这项研究中，机器学习能够在雌性蝴蝶身上发现以前从未见过的微妙进化变化。

他们发现，达尔文和华莱士的预测都是正确的。数据表明，择偶促使雄性动物的外表发生变化，而雌性动物随着时间推移而发生的变化则表明，这并不完全与性别有关。对自然历史博物馆的照片进行分析后发现，虽然雄性动物的外形和图案变化往往最为明显，但从更大范围来看，两性都对多样性做出了贡献。

Cuthill 说："雄性蝴蝶中的高可见多样性支持了雌性交配选择对雄性变异的现实重要性，这也是达尔文最初提出的观点。雌性蝴蝶比其物种中的雄性蝴蝶具有更明显的多样性，这也支持了华莱士提出的自然选择的雌性变异在物种间多样性中的重要作用。"

研究人员补充说："在对鸟翅蝶照片的个案研究中，似乎是性别推动了最大的进化变化，包括极端的雄性形状、颜色和图案。然而，在鸟翅蝶类中，我们发现了相反的例子，雌性鸟翅蝶的可见表型比雄性鸟翅蝶更多样化，反之亦然。"

虽然达尔文和华莱士同时提出了许多相同或相似的进化论观点，但其中一位更家喻户晓。达尔文和华莱士喜欢写信给对方，他们之间的关系充满碰撞，但又不失文雅。达尔文曾在写给华莱士的信中说，生活中很少有事情比这更让他'满意'了，虽然从某种意义上说我们是竞争对手，但我们从未对彼此产生过嫉妒"。

我们怀疑他们都没有预料到，在华莱士去世一个多世纪后（他比达尔文晚了三十多年），计算机会认为他们在蝴蝶进化方面都是正确的。

Cuthill说："利用机器学习对进化进行大规模研究，为解决自进化科学创立以来一直悬而未决的争论提供了新的机会。鸟翼蝴蝶被誉为世界上最美丽的蝴蝶之一。这项研究让我们对其非凡但濒临灭绝的多样性的进化有了新的认识。"

这项研究发表在《通讯生物学》杂志上。