今天小编分享的科学经验：我们给章鱼建了一个小家，第二天惊奇地发现，它自己偷偷装上了门，欢迎阅读。
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相比我们人类的大腦，
它们复杂的大腦是完全独立演化出来的，
那它们腦内的这些组织结构、计算方式，
都可能和我们截然不同。
梁希同 · 北京大学麦戈文腦科学研究所研究员
格致论道第106期 | 2023年12月2日 北京
大家好，我是来自北京大学的梁希同。今天跟大家介绍一下我们研究的一些神奇动物。这些动物现在就在我们实验室里，被统称为头足类动物。
为什么叫头足类动物呢？它们的腿虽然有的长、有的短，但都长在头上，头后面才是身体，所以叫头足类动物。我们可以简单地根据这些动物有多少腿，把它们抽成两个大的类群，乌贼和章鱼。
大家知道它们有什么区别吗？上面这个是章鱼，又叫八爪鱼，它有8条腿。
这个是乌贼，它们除了8条腿之外，还有2条较长的触手，所以一共是10条腿。它们的触手平时缩在一个口袋里，只有需要捕食的时候才弹射出来，帮助它们捉到远方的猎物。
左：墨鱼cuttlefish 右：鱿鱼/耳乌贼 squid
乌贼还可以抽成墨鱼、鱿鱼这两个类型。墨鱼体内有一块叫墨鱼骨的硬骨，可以帮助墨鱼改变自身浮力。鱿鱼体内的墨鱼骨已经退化了，退化成像透明塑料片的东西，大家有时候吃烤鱿鱼的时候会吃到。在章鱼体内，这个骨头进一步退化消失了，我们就不会吃到这样的塑料片。
这就是我们研究的3个类群。这些动物位于整个生物进化树的角落里，是一个比较独特的类群。
别想偷看我家里
我们之所以对它们感兴趣，是因为它们的神经系统非常复杂。可以说，它们有着无脊椎动物里最复杂的腦。
如果我们单纯看它们的腦有多大、或者腦里面有多少个神经细胞，会发现章鱼有几亿个神经细胞，远远大于昆虫之类的常见无脊椎动物，甚至比实验室常见的小白鼠的神经细胞数量还要多一个数量级，腦量也更大一些。
所以这么复杂的神经系统、这么大的腦子，就使得它们非常聪明，能做出很多很复杂的行为。
如果把章鱼关在一个瓶子里，它们会很快找到办法从里面把盖子旋开，然后逃跑。在实验室里，我们让它尝试了各种各样的机关，它都能很快解开。
在实验室里饲养章鱼时，我们会给章鱼一个罐子，让它住在里面。这个是其中一只章鱼，我们给它一个罐子之后，第二天到实验室发现它偷偷地把这个罐子转了180度，罐口朝着我们看不见的方向。它还搬了一个红色的盖子盖住罐口，就像一个门。感觉它想保护自己的隐私，不想让我们看到它在里面干什么。
我又偷偷把这个罐子转回来，发现它在家里藏了好多东西。鱼缸里面各种它喜欢的东西都会被它带回家收着，特别有意思。
这只章鱼选择了另一个地方安家，这个是《海绵宝宝》里章鱼哥住的窝。可以看到它也搬了很多它喜欢的石头回家。
这只章鱼用一个螺壳作为它的家。为了防止这个壳被水流带着动来动去，它还用很多沙子把这个壳固定起来，做了一个地基。
它们对自己的家这么上心，用各种方式来装修，这些复杂的行为显示出它们有非常高的智能。而且不同的个体之间还有很明显的个性，有的喜欢这种装饰，有的喜欢那种装饰。
从演化历程来看，它和我们人类早在大约6亿年前就已经分开了。6亿年前，我们共同的祖先是一些非常简单的、像虫子一样的生物，它们基本上没有我们可以称之为腦的结构。
所以说，它们复杂的大腦和我们人类的大腦是完全独立演化出来的，那它们腦内的这些组织结构、计算方式都可能和我们截然不同。
我们之所以想研究这些生物，就是希望更多地了解它们的神经系统、了解它们到底有哪些地方和我们不一样。如果有些地方是一样的，那这些一样的东西可能就是神经系统的普遍法则。而那些不一样的东西，可以给我们更多关于生物智能的启示。
在实验室观察变色"魔法"
比如说，它们有一个人类没有的、非常独特的能力，就是变色。
蓝蛸 Octopus cyanea
这是一只章鱼瞬间从黑色变成环境图案的过程。这个视频没有加速过，它变化得非常快，一瞬间就完成了。而且它还可以根据不同的环境变化出不同的图案。
这4张图里各藏着一只我们研究的乌贼，不知道大家能不能找到它们躲在什么地方？
可以看到，它们的皮肤除了颜色的变化之外，还根据不同的环境在皮肤上产生了不同的图案和花纹。左下那只的图案有更大的斑块，右下那只显示出的图案和珊瑚礁那种非常细小的颗粒更像。
它的皮肤是怎么做到以这么快的速度在皮肤上产生不同的图案和花纹呢？
我们放大可以看到，它的皮肤上有很多很多的小点，每一个点就是一个色素细胞，它就是通过这些色素细胞在皮肤上组成不同图案的。每个色素细胞相当于皮肤显示器的一个像素点。我们现在看到，中间这个区網域比较白，周围颜色比较深比较黑，有着明显的分界线。这是因为中间这个色素细胞比较小，周围的比较大。
但是，乌贼和章鱼是可以控制这些色素细胞大小的。当中间这个色素细胞变大之后，这个界限就消失了。
这就像海报。如果把海报放大可以发现，它是由很多大小不同的网点组成的。我们觉得乌贼和章鱼就是通过这种方式在皮肤上显示出不同的图案。
把它的皮肤再放大，可以看到这些细胞本身就具有不同的颜色，所以它可以通过激活不同的颜色来组成不同图案。这个视频也是实时播放的，色素细胞可以迅速地变大、变小。
那它是怎么做到这一点的呢？把它的皮肤再放大，我们可以看到每个色素细胞周围都有一圈辐射状的肌肉纤维连接着，当这些肌肉纤维收缩时，中间的色素细胞就会变大。
这是一个非常精巧的机械结构。它通过肌肉的收缩来拉伸皮肤上的色素细胞，肌肉的收缩又由它们腦内的运动神经控制，这就相当于它们的腦子可以精确地控制皮肤上每一个色素细胞的大小，从而组成不同的图案。而它的皮肤上面有几十到上百万个这样的色素细胞，所以它的腦子需要同时控制这么多细胞来组成不同的图案。
想象一下，如果你需要同时控制100万根手指，那怎么才能做到这一点？所以我们需要向乌贼和章鱼学习它们是怎么控制这些色素细胞的。
我们在实验室里饲养了这些动物，然后在它生活的鱼缸上面做了一个由很多相机组成的阵列，让我们能够高精度地观察它们的行为。每个相机都可以放大到皮肤的局部，让我们看清每一个色素细胞。把不同相机的影像拼接在一起，我们就可以看到整个动物。
我们在鱼缸的底部会铺上不同花纹图案的布，通过这种方式改变它的生活环境，而相机可以跟着这个动物游来游去，观察这个动物如何在不同的背景下伪装。
图片右下角有一只乌贼，它在鹅卵石背景下显示出了这样的图案。当我们把这个背景切换到沙子背景时，它身上就慢慢显示出了更像沙子的花纹。
反过来，如果我们再换回到刚刚那个鹅卵石背景，可以看到它身上又显示出了比较大的黑白斑块。
我们看到皮肤上每一个色素细胞大小的变化之后，接下来要做的就是用人工智能算法读取它皮肤上每一个色素细胞的大小，从而看到在变色的过程中，皮肤上的色素细胞是怎么被控制的。
我们现在能做到同步记录它皮肤上几十万个色素细胞的大小，相当于我们需要观察几十万个不同的东西同时动。
变色也不是一次就成功的
我们想了很多方式，来试图理解这10万个色素细胞究竟是怎么被组织起来一起工作的。
其中一种方式是，我们可以把这10万个色素细胞的状态定义或者投射到图案空间里，每一个时刻的状态都作为这个空间里的一个点，把这些点连接起来，就可以把图案的变化描述成一个图案空间里的运动轨迹。
从这样的轨迹中可以看到，这个乌贼在变过去再变回来的变色的过程中走了一个环形，也就是说它过去的路程和回来的路程是不同的。而且，它变过去再变回来的速度也是不一样的。变过去比较快，回来的时候比较慢。
类似的，我们可以把从绿色的点变到红色的点这样一个变色过程画成一个在图案空间里的轨迹。可以发现变色并不是一个匀速的过程，是先变一下、再停一下、再变一下、再停一下，整个变色过程要抽成好几个不同的步骤，还会出现一些中间状态。
我们还会给同一只动物做同样的背景图案的测试，观察它两次变色的过程是不是一样的。
图中蓝色的线是第一次变色过程，红色的是第二次变色过程。两次测试的图案肉眼看起来还是比较相似的，但是如果在图案空间里看，这两条轨迹大不一样。
我们重复测试了同一只动物很多次，发现它每次变色的轨迹都不一样，这些在图案空间里面漫游的线就像是一团乱麻，每次都走不一样的道路。
那为什么会这样呢？我们有两个假设。第一个假设认为，可能这个动物每次想要用同样的方式变色，但是变色的实现过程中有一些噪音干扰，导致它每次变色都和预期的路径有偏离，就像人喝醉了之后很难走一条直线。
第二种可能性是，我们觉得每一次的不同可能是它主动造成的。它每次都想要主动地探索不同的变色可能性。在探索的过程中，它还可以根据变色的结果来纠正，最后聚拢到和环境最像的一个图案。
举个例子，在这次实验里，乌贼一开始是有着左下角的身体图案。当我们把环境切换到右上角这个背景时，红色的五角星就成了它现在要变色的方向。
一开始，我们发现它朝着一个不太对的方向变化，但等它停下来的时候，它似乎也发现自己变得不太对。于是接下来，它就纠正自己往正确的方向变了两步。但是不知道为什么，等它很靠近这个目标时，它好像又跑过头，跑到上面去了。到上面的时候，它又发现错了，于是又调头再回来。
我们刚才说它变色时需要好几步，快速变化再停下，那停下来的时候就可能是在思考自己变得对不对，不对的话它下一步就会纠正。
为了验证到底那种假说正确，我们做了一个简单的统计。我们把每次变色过程根据快慢交替切抽成不同的步骤，观察它每个步骤每次变色的方向，然后把这个方向和一开始起点到目标的方向做一个夹角的对比，记为β角。另外，我们还会描述每次变色的方向与此刻到目标的方向这个新的夹角，记为α角。
如果它是第一种模型，也就是有个预期想要变的方向但每次会由于噪音导致差异，我们预期β角就会在均值为0附近波动。
如果是第二种情况，它每次停下来之后，需要根据它现在的状态再去重新评估下一步应该怎么变，我们预期α角会比较小，而β角就会大一点。
我们实际看到的结果是，这个绿色的α角几乎在0度附近，而β角是没有规律的。于是这否定了第一个假说。
也就是说，它并不记得一个既定的变色方向，而是每次停下来之后需要重新思索，重新决定下一步要怎么变。
为什么害怕时变得快？
那这样就有个问题：每次变色时，乌贼怎么知道自己变得和环境像不像呢？
视觉反馈（Visual feedback）
我们有一个很简单的解释：它可以回头看一看，就能判断自己和环境像不像了。因为它的眼睛在身体的侧面，可以很容易地看到自己的背后。
于是我们就做了一个简单的实验来验证这一点。我们给乌贼戴上了一个不透明项圈，让它看不到自己的背后；然后给对照实验组戴个透明的项圈，让它还能看到背后。
上：透明项圈下：不透明项圈
实验结果显示：如果项圈是不透明的，它就只能维持在原本的图案里，不能再根据环境变出一个合适的图案出来；而透明项圈组依然可以根据不同的环境变出不同的图案
所以，乌贼是通过这样一种方式变色的，它需要好几步优化迭代，在这个过程中，基于视觉反馈逐步缩小它的图案和环境的差异，最终变成一个最好的图案。
通过这种方式，乌贼可以产出各种各样不同的身体图案，在不同的环境里伪装。
好几步的变色过程，中间还需要思考，听起来这个变化比较慢。但我一开始给大家放的章鱼变色过程看起来非常快，那这是为什么呢？
其实我们一开始给大家放的片段是一个更长视频的剪辑版。视频一开始,章鱼在环境里面隐藏得很好。当潜水员靠近它时，它发现潜水员在看它，于是它才变成了一个全黑的图案。
它变黑其实是在发出一个警示的信号，告诉潜水员："不要靠近我，不然我就要打你了。"或者"我就要喷墨了。"当潜水员不再继续靠近它时，它就会变回原本伪装的图案。
恐吓信号 threatening signal
乌贼也会这样。一开始，乌贼是这种伪装图案。当我用手去吓它时，它就变白了。章鱼是变黑，乌贼是变白，同样有恐吓的信号发出来。
Reiter et al 2018
我们对恐吓信号变色也做了类似的轨迹分析。这个是重复拿手吓它4次的轨迹，可以看到，这4次的轨迹基本上都是可重复的，这和刚刚说的伪装变色的轨迹很不一样。
恐吓变色的轨迹是可重复的，而伪装变色的轨迹是不可重复的。所以我们觉得，这两种变色是由两个独立的控制系统控制的，而其中用于恐吓或者通信的信号可以直接覆盖在用于伪装的信号上。
比如说，同一只动物在两个不同的背景下有不同的伪装图案。如果把它皮肤上黄色框的部位放大，可以看到同样区網域它的色素细胞的大小有明显区别（start）。
当我们都拿手吓它一下之后，它变白了，所有色素细胞都收缩了（blanch）。虽然都是变白，但是它其实还残留着一些原本伪装图案的肌肉记忆。一旦它变白的信号撤销，很快就能回到它原本的伪装图案（end）。
所以我们觉得，这只章鱼在潜水员发现它之前，就完成了比较缓慢的探索性变色过程。当潜水员发现它，它变黑之后，其实皮肤上还残留着它原本伪装图案的肌肉记忆。当恐吓的信号撤离之后，它的皮肤就可以瞬间回到它原本的伪装图案，不需要重新学习或者再探索一次了。
灵活的触手怎么控制？
再跟大家讲一个比较有意思的故事，是关于章鱼触手控制的。我们可以很灵活地控制我们的手，但其实我们手的自由度受限于我们有多少个关节，而这些关节通常只能往一个方向弯曲。所以我们的手大概只有20个自由度。
但是章鱼是软体动物，它的手可以在任何部位形成关节，朝任意角度弯曲，还可以伸长、缩短，还可以在不同的部位变硬、变软，所以它手的运动非常复杂。而且它还有8条触手需要控制，所以章鱼操控触手也是一个非常复杂的控制问题。
为什么我们对它触手非常感兴趣呢？因为很多科学家想做一些软体仿生机器人来模拟章鱼触手的运动，但是目前的机器人和真实的动物相比还有差距。所以如果我们能更好地理解章鱼如何控制它们的触手之后，就能做出更好的仿生机器人。
Sumbre et al 2001
章鱼到底是怎么控制触手的呢？我们觉得它和很多传统的控制系统有一个很大的区别，就是它是分布式控制，也就是说很多触手的运是不需要腦子的。
章鱼的触手上有很多吸盘，每一个吸盘都是感觉器官，它有触觉感受，也有味觉感受。触手上的神经系统是由一个个的神经节组成，每个神经节对应的是触手上的每一个吸盘。于是我们推测，每个吸盘就是分布式控制的一个节点。
所以，我们实验室现在也搭起了一个章鱼的行为监测系统。我们在红色的区網域里养着一只章鱼，然后训练它从黑色墙上的小洞中伸出一只手，然后用相机从不同的角度拍摄这只手的动态。因为8只手同时动起来太复杂了，所以我们就先简化地看它一只手的运动。
我们通过一些人工智能算法追踪了它触手上每一个吸盘的状态，从而观察吸盘的状态如何影响控制整个触手的运动。
给大家看一个我们最近训练章鱼的片段，它伸手之后抓了两块鱼肉回去。它的手特别灵活，在碰到鱼肉之后还会形成一个抓手把鱼肉抓住，而且可以同时抓取两三个，比我们的手方便多了。
章鱼和乌贼的启示
那么，我们研究章鱼和乌贼究竟可以带来哪些启示呢？
首先，像刚刚我们说的监测它皮肤上色素细胞的动态，同步追踪了几十万个色素细胞的状态，这比现在一些神经科学研究中同时记录的大腦神经细胞状态的数量大得多。所以我们需要提前开始思考，当我们有了一个很大规模的神经活动数据集时，应该如何去分析和理解它？
其次，变色过程并不是一个简单的对环境图案的复制行为，而是通过观察环境图案，从中提取出一些关键的视觉特征之后，再把这些视觉特征重新生成出一张图案的过程。这些图案跟环境并不完全一样，但是通常足以让我们认不出它了。
所以这些视觉特征，其实是这些动物们发现的具有普遍性的捕食者视觉系统漏洞。它们利用这些漏洞，就避免了被普遍的视觉系统甚至被一些人工智能系统侦测到。
而且这种利用视觉特征重新生成图案的过程，很像现在非常流行的影像生成式大模型神经网络，比如输入一些描述之后，AI算法就可以生成出一张很漂亮的图案。
而乌贼这种能够在身体上生成影像的能力，是生物界我们唯一找到能够与之类比的神经网络。所以，如果我们能了解更多这个神经网络的工作原理，就能帮助我们做出更好的AI算法。
最后我们想说，乌贼和章鱼能帮助我们理解大腦运算的复杂性。其实我们人类大腦的运算也非常复杂，但这些都是内部的复杂性，在外面难以观测到。以现在的技术，很多复杂性都很难研究。但是对于乌贼和章鱼来说，它们有很多复杂的内心活动都直接展现在了自己的身体上，所以我们可以从外面直接观察到，这就给了我们一个理解这种复杂性的很好的机会。
我今天的分享就到这里，谢谢大家！
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