人类进化史模拟器（人类进化史模拟器解说）
人类进化史模拟器（人类进化史模拟器解说）
2020年10月5日。《进化模拟器3d》是一款休闲益智游戏，是从2020年10月5日上线的。由于该游戏趣味性强，吸引了很多玩家进行玩耍。
在深度学习技术的帮助下，古人类学家发现了人类家谱上丢失已久的分支证据。深度学习技术能帮助古生物学家和遗传学家寻找古人类的痕迹吗？7万年前，当现代人第一次走出非洲时，至少有两个已经灭绝的相关种群在欧亚大陆等候着他们。这两个相关种群就是古代人类尼安德特人和丹尼索瓦人，而后古代人类与早期的现代人杂交，现今的非洲后裔基因组还存留着古代人类DNA片段。越来越多的迹象表明，这段 历史 远比我们了解到的精彩。一个研究小组在《自然》(Nature)上报道称：他们在西伯利亚的一个洞穴中发现了一块属于人类杂交后代的骨头碎片，这一后代的母亲是尼安德特人，父亲是丹尼索瓦人，这块骨头碎片是第一代人类杂交的第一个化石证据。
不幸的是，类似的化石十分罕见，例如对丹尼索瓦人的了解基于从一根指骨中提取的DNA。虽然那些来自早期杂交群体的结合以及其他祖先结合很容易被发现，但当涉及到物理证据时，它们可能难以求证。它们出现过的线索可能只存在于某些人的DNA中，即便如此，它们也可能比尼安德特人和丹尼索瓦人的基因更微妙。统计模型帮助科学家在没有化石数据的情况下推断出这些种群的存：例如2013的古人类和现代人基因变异模式表明，一个未知的人类种群与丹尼索瓦人(或他们的祖先)进行了杂交。但专家们认为，这些方法也不可避免地忽视了许多细节。
还有谁对现今人类的基因组做出了贡献？这些种群长什么样子？它们生活在哪里？它们与其他人类物种互动和交配的频率是多少？发表在《自然通讯》(Nature Communications)上的一篇论文中，研究人员展示了深度学习技术的潜力，这种技术可以帮助填补一些缺失部分，填补的部分专家甚至可能还没有意识到。他们通过深入研究，挑选出了另一个种群的存在证据：欧亚大陆上一个未知的人类祖先，它可能是尼安德特人和丹尼索瓦人的混血，也可能是丹尼索瓦人的亲戚。这项研究工作指出了人工智能在古生物学中的未来用途，它不仅能识别不可预见的痕迹，还能揭示出我们在进化过程中的缺失部分。
目前统计方法涉及同时检测4个基因组的共同特征，这是对相似性的测试，但不一定是对实际祖先的测试；因为很多不同的方法都可以解释它揭示的少量基因混合物。例如这些分析可能表明，现代欧洲人与尼安德特人的基因组有某些共同特征，但与现代非洲人不同，然而这并不意味着这些基因来自尼安德特人与欧洲祖先的杂交。后者可能与一个与尼安德特人关系密切的种群繁殖，而不是尼安德特人本身。因为缺乏物理证据来表明这些古老的假定基因变异来源于何时、何地以及如何生活的种群，所以很难说在众多的推测祖先中，明确指出是哪一个。
威斯康星大学麦迪逊分校(University of Wisconsin-Madison)的古人类学家约翰·霍克斯(John Hawks)说：这项技术简单而强大，但在理解进化论方面还有很多问题没有解决。深度学习方法试图解释基因流动的水平，虽然基因流动水平相对于统计方法来说太小了，但它提供了更广泛、更复杂的模型来解释。通过训练，神经网络可以学习在基因组数据中根据最可能产生它们的人口 历史 对各种模式进行分类，而不需要被告知如何建立这些联系。
深度学习似乎不太可能解决古生物学家的问题，因为这种方法通常需要大量的训练数据。以其最常见的图像分类器为例，当专家训练一个模型识别猫的图像时，专家有成千上万张可以训练的图片，并且专家本身知道它是否有效，因为他知道猫应该长什么样。由于缺乏相关的人类学和古生物学数据，想要利用深度学习技术的研究人员不得不通过创造自己的数据来让它变得更聪明。巴塞罗那国家基因组分析中心(National Center of Genomic Analysis)的研究员奥斯卡·劳(Oscar Lao)说：我们在玩肮脏的把戏，能够使用无限数量的数据来训练深度学习引擎，因为我们使用的是模拟。
研究人员根据不同的人口统计细节组合生成了成千上万的模拟进化史：祖先人口的数量，大小，当他们彼此分离时的混血率等等。从这些模拟的 历史 中，科学家们为现代人生成了大量的模拟基因组。他们对这些基因组进行了深度学习算法的训练，使其了解哪种进化模型最有可能产生给定的遗传模式。然后，研究小组将人工智能释放，以推断出最符合实际基因组数据的 历史 。最终，该系统得出结论，一个以前未被确认的人类群体也对亚洲后裔的祖先有所贡献。从所涉及的基因模式来看，这些人本身可能要么是30万年前丹尼索瓦人和尼安德特人杂交产生的一个独特种群
要么是在那之后不久从丹尼索瓦人后裔中进化而来的一个群体。这并不是深度学习第一次被这样使用，该领域的一些实验室已经在应用类似方法来解决进化研究的其他线索。俄勒冈大学(University of Oregon)的安德鲁•科恩(Andrew Kern)领导的一个研究小组，利用基于模拟的方法和机器学习技术，对包括人类在内的物种如何进化的各种模型进行了区分。发现进化所青睐的大多数适应并不依赖于种群中有益的新突变的出现，而是依赖于已经存在的遗传变异的扩展，将深度学习应用于这些新问题正产生令人兴奋的结果。
存在一些问题，首先、如果实际的人类进化史与深度学习方法训练的模拟模型不相同，那么这项技术将产生错误的结果。这是科恩和其他人一直在努力解决的问题，为了提高准确性，还有很多工作要做。普林斯顿大学(Princeton University)生态学家和进化生物学家约书亚·阿基(Joshua Akey)说：我认为人工智能在基因组学方面的应用被过度夸大了。深度学习技术是一种奇妙的新工具，但它只是一种方法，这并不能解决我们想要了解人类进化中的所有谜团和复杂性。
一些专家甚至持怀疑态度，哈佛大学(Harvard University)和皮博迪博物馆(Peabody Museum)的古生物学家戴维·皮尔比姆(David Pilbeam)在一封电子邮件中写道：我的判断是，除了经过深思熟虑的、智能的、非人工的分析之外，数据的密度和质量并不理想。然而在其他古生物学家和遗传学家看来，这是一个很好的进步，可以用来预测未来可能的化石发现和人类几千年前应该存在的遗传变异。我认为深入学习真的会促进群体遗传学，对于我们可以访问数据但不能访问生成数据过程的其他字段，情况可能也是如此。
大约在科恩和其他种群遗传学家和进化生物学家开发基于模拟的人工智能技术来解决问题的同时，物理学家也在研究如何筛选大型强子对撞机和其他粒子加速器产生的海量数据，地质研究和地震预测方法也开始受益于深度学习方法。麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所(Broad Institute of the Massachusetts Institute of Technology)的计算生物学家尼克·帕特森(Nick Patterson)说：我真的不知道会发生什么，但有新方法出现总是好的。它如果能很好地回答我们的问题，我们会尽所能发展它！
博科园-科学科普｜参考期刊文献: 《natural》,《Nature Communication》
文: Jordana Cepelewicz/Quanta magazine/Quanta Newsletter
DOI: 10.1038/s41586-018-0455-x
DOI: 10.1038/nature12886
DOI: 10.1038/s41467-018-08089-7
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人类的进化史，其实就是一部非常漫长的 历史 。其实人类进化，就是指人类从灵长类经过漫长的进化过程，一步一步的发展。而且我们人类的进化过程，包括了猿人类、原始人类、智人类、现代类这4大阶段，可能大家都会觉得有些不可思议吧。
其实从灵长类进化成人类，这个过程也是充满了艰辛。因为在约6500万年前，猿类开始形成；约1200万年前，古类人猿才出现；约150万到250万年前，出现了能人；170万年前，出现直立人；3万到25万年前，智人就出现，然后一步步形成现在的人类。
我们不仅仅对人类的来源感兴趣，对于人类未来的进化，也是充满了兴趣。而美国著名的遗传学博士拉姆，他就做了一个这样的模型，成功模拟出人类之后的进化趋向。他认为至少在未来两万年内，其实人类是不会有很大的变化，基本上趋于平稳。
但是在两万年过后，那么人类的长相就会开始发生明显的变化。比如说人类的眼睛不断变大，眉毛不断加深，前额变大，大脑脑重增加。我们看到，上面右边的图片，就是模拟了人类在6万年后的样子，而且这还是一个变化的飞速时期。
博士拉姆觉得，人类为了能够更好地呼吸，于是嘴巴和鼻孔就会不断变大。另外为了更好地看东西，眼睛也会变大。而且前额更加突出，脑袋继续增大。四肢开始逐渐变短，骨骼变小。还有一个点，就是经常照到紫外线，人类的皮肤就会变得更加黝黑。
但是博士拉姆认为在十万年后，人类的长相也是基于平稳了，不会发生显著性变化。但是和我们现在的长相，还是相差很多的。
于是有网友觉得， 这不是像咕噜一样了。还有网友表示，幸好那个时候我已经死了。
从原始人慢慢进化排队打架的是战斗进化模拟器。战斗进化模拟器是一款非常有趣的模拟对抗游戏。游戏名为战斗进化模拟器史前时代。
战斗进化模拟器游戏的故事背景就发生在史前时代，玩家在游戏中可以选择包括原始人在内的多个不同的物种开始你的对抗之旅，每个物种都有着自己的长处以及短处，合理地扬长避短是取得胜利的不二法门。
战斗进化模拟器其他情况简介。
战斗进化模拟器有着夸张的原始人造型，精美的史前世界风光和搞笑的打斗动作场面。游戏采用放置玩法，将你的原始人小兵排兵布阵，与敌对的部落进行模拟战争，夸张的任务造型和沙雕的动作让游戏非常搞笑。
