说到算命，大家第一反应很可能是在路边摆个小摊、立个牌子，声称看一眼手相就能知道事业运势的算命先生。迷信活动自然绝不可相信，但当算命这个词出现在古生物学家的世界里，它可以有一个“高大上”的解释：通过对已知信息的归纳分析，推测生命形态演变过程。
是的，古生物学家能通过动物的长相，“算”出它们在灭绝中的命运。
↑ 巨大的恐龙和渺小的中生代哺乳动物哪个更容易在大灭绝中存活下来？（图片来源：Wikipedia）
生存还是毁灭，与“长相”脱不了干系？
在地球的历史上，曾发生过五次大规模生物灭绝事件，其中最著名的可能是发生在白垩纪末的“小行星撞击地球”。众所周知，高大威猛的恐龙们就是在这次事件中全部灭绝的，但那些体型较为矮小的哺乳动物则幸存了下来，其中的一个物种最终演化为我们人类。
实际上，这也说明了在白垩纪末的这次灭绝中，动物的形态与它们是否面临灭绝很可能有强烈的关联。这也很好理解，毕竟体型大的动物往往需要更多的食物来维持生命，因此在灭绝事件中更容易因饥饿而死亡。
然而，并不是每一次灭绝事件都有着这样的规律。
发生在距今约2.52亿年的二叠纪末大灭绝，可以说是历史上最严重的一次大灭绝事件，被称为“大灭绝之母”。它导致高达96%的海中生物消失，其中就包括鼎鼎有名的三叶虫和板足鲎。
↑ 二叠纪末的大灭绝是历史上最严重的大灭绝，知名的三叶虫就在这次灭绝中消失了。（图片来源：Wikipedia）
这次灭绝事件历时很长，其中渐进期持续了约数百万年，而高峰期在最后的100万年发生。有些动物在渐进期灭亡，而更多的则在高峰期灭绝，如小型的甲壳动物和介形纲（Ostracoda），与大型的、固着不动的滤食性腕足动物（Brachiopoda）的大规模灭绝，先后相差了72万年到122万年。
但在这次灭绝事件中，动物形态与灭绝的相关性却不太明确。首先，这次灭绝事件规模较大，无论形态如何的动物都几乎全部灭绝了，只有少量种类成功渡过了此次危机。再加上不同种类动物灭绝的原因和时间均不一致，因此我们无法简单推断形态与灭绝的相关性。
所以，在以往的研究中，科学家对此次灭绝事件是否对动物的形态有选择，一直没有确切的答案。
AI“算命”？听着离谱，但很靠谱
除了灭绝事件本身的复杂性，技术上的局限也使科学家难以对二叠纪末灭绝进行深入的研究。
在过去，科学家需要手动根据化石的形态来分析其与灭绝的关系。首先，他们要对比化石及化石图片，从而找到那些在灭绝发生前后形态相同的古生物（如带尖的、带刺的、光滑的、壳细扁的、壳宽圆的）。之后，他们将对这些古生物进行归类，观察在灭绝事件前后，这些相同形态的动物所占比例是否有改变。
在这些过程中，研究往往受到包括研究对象和研究方法在内的多种因素的影响，结果往往比较主观，也难以重复。
例如，一项使用传统形态描述方法的研究表明，在灭绝事件期间，菊石（一种鹦鹉螺的古生物远亲）的形态差异几乎没有减少，说明灭绝事件没有形态选择性。
然而，人们使用综合离散特征分析方法研究后发现，菊石在灭绝事件中形态多样性显著减少，这一结果支持了灭绝事件有形态选择性的结论，与传统形态描述方法的结果相反。
那么，到底哪种方法才是“靠谱”的呢？
我们知道，只有足够多的样本量才能支撑我们得出更为准确的结论，而更为准确的分析方法也是十分必要的。因此，近年来兴起的AI技术无疑是完成这类大数据分析的最优解。
最近，中国地质大学(武汉)地球科学学院宋海军教授开发了一种名为DeepMorph的自动化方法，这一方法能够将AI技术的深度学习模型与几何形态测量相结合，从而在化石图像中提取形态特征，揭示了海洋生物的不同“长相”如何决定了它们在二叠纪-三叠纪大灭绝事件中的命运。相关成果成果刊发在《自然-生态与进化》（Nature Ecology & Evolution）杂志上。
具体来说，这一方法能够自动分析化石标本的轮廓，有效捕捉化石的形态，并将其简化为二维平面图形，从而将各种形态类型明显区分开来，再通过多次抽样重复这个过程。
显然，这一方法不仅加快了形态数据的提取过程，还减少了人为的主观性，使得研究结果更加可重复和客观。
另外，宋海军教授团队还汇编了一个全面的数据库，其中包含二叠纪末大灭绝中6个得到广泛记录的海洋古生物大类的化石标本图像，包含鹦鹉螺的古生物近亲菊石类，长有双壳、滤食的腕足动物，两片甲壳包着肉的“虾饺”介形类，双壳类（蛤类）和腹足类（螺类），以及长着尖牙利齿的脊椎动物牙形类。
这一数据库包括了灭绝事件前和灭绝事件后的656幅图像，代表了599个属；时间上，从距今254.14百万年前一直到250.7百万年前，横跨二叠纪晚期的长兴期至三叠纪早期的印支期。充足的数据也为AI的深度学习提供了强有力的大数据支持。
↑ a：DeepMorph的工作原理：将收集的模式标本图像通过U2-Net模型分割转换为二进制格式，随后提取化石轮廓与形态特征，
纳入数据库中。b：将形态转化为多元正态分布数据；c：使用多元正态分布数据进行选择性灭绝模拟
，最终生成Selective pattern的灭绝模式图。（图片来源：参考文献1）
面对灭绝，哪种长相的动物最“命硬”？
DeepMorph对数据的分析过程与离散特征分析较为相似，主要用以下三个分析手段来推测灭绝事件对形态的选择性：
1.范围总和。（SOR，数据所占的所有范围，以形态最特别的确定；如外壳最光滑的为0，最粗糙的为10，范围即为0-10）
2.方差总和。（SOV，每个数据与平均值的方差之和，表示数据多样性大小）
3.质心位置。（POC，数据的中位数）
研究发现，对于不同类群的动物，“长相”与命运的关系并不相同。
先从菊石说起，菊石的灭绝称为形态上的不对称选择性灭绝。具体而言，就是那些壳的结构复杂、且带有装饰性强的结构的种类大都灭绝了，而那些结构相对简单的种类（如齿菊石目Ceratitida、前碟菊石目Prolecanitida）则幸存下来。
此外，这些幸存的种类迅速演化出了许多新生的类型。而观察这些新生类型后发现，它们大体保留了光滑的特性，说明菊石的这种光滑的“样貌”与它们是否灭绝是具有强烈的相关性的。
↑ 晚二叠世长兴期（橙色）、过渡层（灰色）、早三叠世印度期（蓝色）各种动物的形态分布范围（范围总和）。
菊⽯为（a）、腕足类为（b）、介形⾍为（c）、双壳类为（d）、腹足类为（e），牙形刺为（f），
可见不同的灭绝模式。（图片来源：参考文献1）
而对于腕足动物来说，属一级的丰富度下降了96.65%，说明绝大部分腕足类都在此期间灭绝。它们之所以受灾严重，主要是由于它们厚重的壳需要大量碳酸钙，而海洋酸化严重阻碍了钙质壳的形成，因而贝壳复杂、厚实且具有装饰的种类几乎全部灭绝。
它们的幸存者和新出现者大多来自形态更简单的石燕贝类Spiriferid和小嘴贝类Rhynchonellid，这些动物的的体型较小，纹饰简化，贝壳半透明，减少了钙质的使用，而介形虫主要灭绝的类群是带有最细长和最粗短的贝壳的特化类群。
这两个类群都表现出边缘性选择性灭绝，灭绝像“枪打出头鸟”一样，将最特化的类群清除。与二叠纪更为多样化的形态相比，三叠纪的腕足类和介形类保持了大致的平均形态，最普通者得以幸存下来。
↑ 现存的小嘴贝类Terebratalia transversa，有着较薄的半透明壳。（图片来源：Wikipedia)
↑ 现存的介形虫，就像一只包裹在两瓣甲壳中的虾，它们数量众多的甲壳是地层中的重要化石。（图片来源：Canada's Polar Life）
而我们熟悉的腹足类和双壳类（即螺类和双壳贝类），灭绝则与形态没有确切的关系。强大的适应能力使它们平安度过了历次大灭绝，并且它们的所有主要形态类型都幸存了下来。
每个饲养或观察过螺类和蛤类的人，应该都会对它们强大的生存能力感到震惊：无论是浑浊、过热还是缺氧的条件，螺和蛤类都能在其中生活，即使没有食物，它们也能依赖自身储备和缸壁生长的藻类维持生命。这也是它们得以在历次大灭绝事件中存活的原因之一。
↑ 来自俄亥俄州沃伦县的奥陶系Fairview组Ambonychia ulrichi化石，约4亿年前，属于翼形亚纲，
已与现代扇贝有相似性。（图片来源：sketchfab）
↑ 古生代的腹足类（螺类）化石，与现在的螺类也很相似。（图片来源：参考文献2）
而与其他演化支不同，灭绝事件对牙形石的形态多样性几乎没有影响。相反，在第一次灭绝脉冲之后，它们的形态空间不减反增，表明其在灭绝事件期间仍如鱼得水，甚至更为繁盛，以至于发展出了各样不同的新形态，而鱼类也与其类似。这可能与它们的竞争者（如同样肉食的菊石、鹦鹉螺等）数量减少有关。
↑ 二叠纪-三叠纪大灭绝期间六个分支的灭绝者、幸存者和新出现者的形态变化。黄色为新出现者，
红色为灭绝者，绿色为幸存者。（图片来源：参考文献1）
↑ 四种不同的选择性灭绝模式，红线代表灭绝事件。a，横向选择性灭绝，如菊石；b，边缘选择性灭绝，包括腕足类和介形虫；
c，非选择性灭绝，包括双壳类和腹足类；d，牙形刺可忽略不计的形态灭绝。（图片来源：参考文献1）
都灭绝了，给它们“算命”还有啥意义？
在历史上，五次大灭绝的发生原因各不相同，诸如火山爆发、气候变化、行星撞击等。因此，每次灭绝事件对环境的影响不同，受其影响而灭绝的生物也各不相同。
例如，菊石依靠耐低氧的能力渡过了多次大灭绝，但在白垩纪末严重的海洋酸化中，因为钙质壳无法形成而最终灭绝；牙形石在最为严重的二叠纪末大灭绝中受影响不大，但在程度较弱的三叠纪末大灭绝中却未能幸存。
↑ 牙形类奥泽克刺Ozarkodina的复原图，牙形类是一类无颌类脊椎动物，长的像一条小鱼，它们口部的牙齿一样的结构变成化石，
称为牙形石或者牙形刺。它们成功渡过了二叠纪末的大灭绝，但却在三叠纪末规模较小的灭绝事件中灭绝了。（图片来源：作者绘制）
而人类活动对地球造成的诸多环境问题，可能将造成新一轮的灭绝浪潮。
自人类文明诞生以来，物种灭绝的速度约是人类出现前平均灭绝速度的100倍。极端高温、酸雨、林木和栖息地破坏、生物入侵和环境污染……这些人类活动造成的环境问题已使83%的野生动物灭绝。
那么，在人类干扰如此严重的情况下，哪些物种、哪些类群、哪些生态系统更容易灭绝？宋海军教授表示，在AI的帮助下，通过分析化石记录中的形态多样性变化，可以更好地预测和应对当前生物多样性面临的威胁。
例如，地理分布范围很广的分类群（如鸟类），可以在偶然的栖息地破坏中得以幸存，然而，全球环境一旦同时改变，它们便会陷入危险境地。而一些生存能力强但分布狭窄的类（如洞穴鱼类和螺类）也许可以抵抗大环境的变化，但它们的栖息地一旦被破坏，它们也会随之灭亡。
↑ 2019年1月9日,已知世上最后一只金顶小玛瑙螺Achatinella apexfulva “乔治”逝世，终年14岁。这些蜗牛只分布于夏威夷，
它们在过去很丰富，但却因为食肉动物的入侵濒临灭绝或已经灭绝。（图片来源：Wikipedia）
通过对过往灭绝生物的研究，我们可以以史为鉴，揭示灭绝机制并预测生物物种的灭绝风险，寻找到在当前环境下生存能力较差的类群，并对其进行保护；此外，使用AI技术对古生物化石“算命”，也可以作为新研究方法的一个起点，为未来开展深度学习与地球生物学的交叉研究提供了更多思路与可能。
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来源：科学大院
作者：古明地恋
编辑：诸鹏飞
审核：盛捷