AI和機器學習正在幫助進化生物學家找到古老的人類祖先， 盡管這一發(fā)現背后的現代科學原理尚不為人所知，這個可能的“人類祖先”的具體未能最終確定，可能是尼安德特人和丹尼索瓦人雜交的后代。

近日發(fā)表在《自然·通信》上的一項新研究的結果表明，在今俄羅斯發(fā)現的尼安德特人和丹尼索瓦人的雜交體不是個例，而是一個更普遍的、逐漸滲透過程的一部分。

去年8月，研究人員首次發(fā)現了一種古老的人類雜交體，據推算，這位女性在距今約9萬年前去世。她的骨頭在俄羅斯阿爾泰山脈的丹尼索瓦的洞穴中被發(fā)現。遺傳學分析顯示，這位古人類的父母屬于不同的人類群體。她可能有一個尼安德特人（Neanderthals）母親和一個丹尼索瓦人（Denisovans）父親。

馬克斯·普朗克進化人類學研究所的Viviane Slon及其同事在《自然》雜志上發(fā)文稱：“這位古人類的父親的基因組符合尼安德特人血統(tǒng)的痕跡，可能屬于該洞穴中后來發(fā)現的丹尼索瓦人。而母親來自與后來居住在歐洲的尼安德特人關系密切的人群。

尼安德特人和丹尼索瓦人分屬古人類的兩個不同亞種。尼安德特人定居在歐洲和西亞的一些地方。而丹尼索瓦人可能在中亞和西伯利亞定居，丹尼索瓦人的第一個頭骨在2008年在該地區(qū)被發(fā)現。

這兩個群體在遺傳特質上有所不同，但都可能與現代人交叉繁殖。研究表明，這種雜交使現代人類免受病毒和疾病的侵害。一些遺傳基因甚至可能影響了人類頭骨和大腦的形狀。

科學家們普遍認為尼安德特人和丹尼索瓦人會彼此交配，不過研究人員只發(fā)現了一處可以證明這種雜交確實存在的實際證據。

用AI預測未知的人類祖先

西班牙進化生物學研究所（IBE）、國家基因組分析中心（CRG）、國家基因組織（CNAG-CRG）和塔爾圖大學的研究人員，正在使用深度學習算法，來識別迄今為止最新的人類未知祖先。研究顯示，這些祖先們在數千年前曾與現代人類進行雜交。

本研究論文的兩位作者Jaume Bertranpetit和Oscar Lao（右）

“深度學習使我們能夠觀察到，究竟是什么讓我們的祖先的DNA拼圖能夠最終拼在一起。”Lao解釋道。

Lao和他的同事們的研究發(fā)現，在人類祖先的基因組中存在一種新的古人類的足跡，這是尼安德特人和丹尼索瓦人的雜交體。 DNA計算分析的結果還顯示，這種亞洲與非洲的現代人類交配的后代已經滅絕。

研究人員在論文中表示：“除了此次發(fā)現的尼安德特人和丹尼索瓦人的互相雜交滲透之外，我們的研究結果還表明，所有來自亞洲和大洋洲的古代人類存在彼此第三次滲透?！?/p>

“大約8萬年前，古人類開始‘走出非洲’，當時一部分人離開了非洲大陸，開始遷移到其他大陸，從而孕育產生了現在地球上的全部人口，其中一些古人類已經現代人類的祖先?！盜BE的首席研究員、UPF的部門主管Jaume Bertranpetit表示。

“從那時起，現代人類與尼安德特人在除非洲之外的所有大陸上都進行了交配繁殖，還與丹尼索瓦人在大洋洲和今東南亞地區(qū)交配繁殖，不過目前還沒有確實證據證明現代人類與第三種已滅絕的物種進行交叉繁殖。”

利用深度學習解密人類進化史

到目前為止，人類存在“第三祖先”的說法只是現代人類的基因組的某些片段起源的一種理論解釋。不過，深度學習和AI算法，使得從DNA推斷出人類祖先種群的人口統(tǒng)計學信息成為可能。

研究人員面臨的一大問題是，需要分析的人口統(tǒng)計學模型比迄今為止任何其他模型都要復雜得多，而且還沒有專門面向這類任務的統(tǒng)計工具。深度學習“是一種模仿哺乳動物神經系統(tǒng)運行方式的算法，算法中不同的人造神經元專門學習并掌握一些特定模式，即對完成指定任務而言最重要的一些模式”，該研究的首席研究員Oscar Lao表示。

“我們利用這些屬性來生成算法，對數十萬次模擬獲得的基因組進行學習，來預測古人類的統(tǒng)計數據。在模擬時，我們會沿著人類歷史上的可能的進化路線前進。最終利用深度學習，找出讓我們的祖先拼圖融合在一起的因素?！?/p>

這是研究人員首次將深度學習成功用于解釋人類歷史，為這項技術應用于生物學、基因組學和進化學等其他問題鋪平了道路。

深度學習分析顯示，這種已滅絕的“第三種”原始人可能是尼安德特人和丹尼索瓦人的后裔。今年夏天發(fā)現的一批古人類化石具備的特征似乎印證了該研究的說法，進一步加強了與現代人類共存并與之交配的“第三物種”的假設。

“我們的理論與最近發(fā)現的混血古人類標本特征相吻合，不過目前還不能排除其他可能性”，塔爾圖大學的調查人員、IBE的前調查員Mayukh Mondal說。