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东西问·解码兔年 | 李茜:兔年说兔,谁是地球上兔子的“老祖先”?******  编者按:  “万物迎春送残腊,一年结局在今宵”。中国传统的兔年春节将至,历经疫情考验的人们心怀希冀。自2023年1月18日起,中新社“东西问”专栏特推出“解码兔年”系列稿,探究春节文化、“双立春”等的意涵与影响。

  中新社北京1月21日电 题:兔年说兔,谁是地球上兔子的“老祖先”?

  ——专访中国科学院古脊椎动物与古人类研究所研究员李茜

  中新社记者 孙自法

  2023年是中国传统的癸卯兔年。兔子以其活泼好动的特点,颇受人们的追捧与喜爱。

  可爱的兔子如何起源演化而来?这个问题一直备受古生物学界关注,也引发诸多争议,直到20世纪70年代,中国科学院古脊椎动物与古人类研究所(中科院古脊椎所)野外考察队在安徽潜山约6200万年前地层中发现并命名为“安徽模鼠兔”的化石,研究确认它是兔子的祖先类型,才平息了兔子起源争论。

  安徽模鼠兔何以成为“兔祖先”?其后又经历了怎样的演化过程?研究上还有哪些未解之谜?兔年到来之际,中科院古脊椎所研究员李茜在北京接受中新社“东西问”专访,兔年说兔,科普揭秘兔子的“前世今生”。

  现将访谈实录摘要如下:

视频:【东西问】李茜:中国发现的化石为解决“鼠兔同源”争议提供关键证据来源:中国新闻网

  中新社记者:兔子起源研究在古生物学界曾有哪些争论?安徽模鼠兔化石的发现,为兔子起源和鼠兔同源研究提供了怎样的关键证据?

  李茜:今天大家都喜欢的兔子这种小动物,它在世界上虽然分布广泛但分类上并不庞杂。在古生物研究历史上,关于兔的起源曾经有非常多的争论,包括兔可能跟踝节类有关系、兔可能起源于亚洲特有的一类生物等,鼠兔是否同源也是学界长期争议的话题,因为缺少关键的化石证据,所以很长时间没有达成共识。

6200万年前“兔祖先”安徽模鼠兔的复原图。中科院古脊椎所 供图

  直到20世纪70年代,中科院古脊椎所在安徽潜山盆地发现约6200万年前的安徽模鼠兔化石,古生物学界对兔的起源才有了全新认识。

  安徽模鼠兔化石发现时,虽然头骨材料并不完整,但它的门齿、颊齿这些很重要的结构都被保存下来,一些下颌材料也提供了非常重要的特征。科学家们通过仔细分析和深入研究发现,安徽模鼠兔的上门齿跟今天兔子相关的结构特征非常接近,包括上门齿都是两对、前一对从前面观察能够看到表面有纵沟等。根据这一系列结构特征分析,科学家认为安徽模鼠兔跟现生兔子是有关联的,代表了今天兔子的祖先类型。

  在发现安徽模鼠兔同一盆地同时还发现另一类非常重要的、命名为“东方晓鼠”的化石。安徽模鼠兔具有现生兔类特征,跟今天的兔子有亲缘关系,因此是“兔祖先”;东方晓鼠则具有一些啮齿类也就是鼠类的特征,可以说是“鼠祖先”。

  这两类化石不光一个像兔一个像鼠,同时又“你中有我、我中有你”存在很多相互交混的特征,这为解决鼠兔是否同源的争议,提供了非常好的化石证据,经过对比研究最终提出鼠兔同源的观点。

6200万年前“兔祖先”的安徽模鼠兔化石。孙自法 摄

  中新社记者:安徽模鼠兔如何演化出今天的兔子?从约6200万年前至今,兔子演化进程中有哪些重要分支节点?整体上呈现怎样的演化趋势?

  李茜:分别作为兔、鼠祖先类型的安徽模鼠兔和东方晓鼠在约6200万年前同地同时被发现,约5800万年前的古新世和始新世之交,兔形目和啮齿目就已经分开,开始各自独立的演化。

  整体上,兔子在地球上的分布及演化是一个较为连续的过程,但它们在不同大陆上出现的时间并不一致:亚洲最早的兔形目化石记录是大约5300万年前,北美最早的记录是约4300万年前,欧洲要相对晚一些,大约2500万年前才有可靠的化石记录,非洲最晚,1900万前才有化石兔形类的出现。

  中国不仅发现安徽模鼠兔化石,还在内蒙古约5300万年前的早始新世地层中发现目前已知最早的兔形目化石,将其命名为“远古道森兔”,在河南中始新世地层中(距今约4600万-4300万年)发现目前所知较早的兔科化石——“洛河卢氏兔”。

6200万年前“兔祖先”的安徽模鼠兔化石(右)和5300万年前的远古道森兔化石。孙自法 摄

  此外,中科院古脊椎所在内蒙古约3000万年前的地层中,还采集到保存非常完整的兔子骨架化石,经鉴定为鄂尔多斯兔。距今约3400万年前,地球上曾发生过一次全球性的大降温事件,哺乳动物也受到此次大降温事件的影响,在东亚出现一次非常明显的哺乳动物替代事件,也就是降温事件后兔形类和啮齿类替代奇蹄类成为整个哺乳动物群中的优势类群。因此,对这一时期发现的兔形类化石的后续相关研究,将对理解这些类群如何适应气候突变、生物与环境的协同演化都有非常重要的意义。

  可以说,从安徽模鼠兔起步,到远古道森兔、再到洛河卢氏兔,以及其他非常丰富的兔形类化石,这些材料使得中国拥有相对完整的兔演化的化石证据链,从而为兔子的起源演化研究作出不可替代的重要贡献。

李茜研究员展示介绍采自内蒙古地区约3000万年前一件保留出土时状态的一只兔子完整骨架化石材料。孙自法 摄

  中新社记者:安徽模鼠兔化石发现及深入研究,为兔子起源、鼠兔同源等关键之争划上句号后,兔子起源研究领域是否还存在未解之谜?

  李茜:目前,在兔子的起源演化研究领域,其实还有较多未解之谜。

  首先,安徽模鼠兔是兔类“老祖先”虽然已毫无疑问成为中外学界共识,但再往前追溯安徽模鼠兔的演化源头,这个问题现在还没有一个好的化石证据来回答,也是科学家们希望探索和解决的谜题。

  其次,虽然我们找到了6200万年前的“兔祖先”安徽模鼠兔,也有众多被归入兔科中的早期属种在欧亚大陆广泛分布,但是现代兔类的祖先在很长一段时间内在欧亚大陆的记录是缺失的,在距今约800万年左右它们突然在亚洲和欧洲辐射开来,目前对这一被科学家们称为“兔事件”的过程尚无清晰的认识。这一问题还与现生兔类起源有很重要关系,因此也成为古生物学家一直探索的兔子演化的关键问题之一。

  第三,兔子包含有兔科和鼠兔科,目前所发现的早期鼠兔科化石材料都非常破碎和零散,鼠兔科起源依然成谜。虽然中国已发现一类称为链兔的化石材料,但它是否为真正鼠兔科最早化石及起源还有争议,后续希望能发现更完整的化石材料来进行研究确定。

  现生鼠兔科动物在中国青藏高原大量分布,它对环境特别敏感,堪称环境变化的“晴雨表”,尤其是对今天生物多样性、青藏高原环境保护等均有重要研究意义。例如新疆的伊犁鼠兔,现已列入国家二级保护动物。

李茜研究员兔年说兔,科普解读兔子起源演化的“前世今生”。孙自法 摄

  中新社记者:在兔子起源演化研究过程中,中国科学家与国际同行开展了哪些合作研究?有什么代表性合作成果?未来国际合作研究有何计划安排?

  李茜:兔子起源演化研究中,中科院古脊椎所在20世纪70年代发现安徽模鼠兔化石之后,很快进行研究工作并将研究成果带到国际学术会议、国际合作交流当中。20世纪80年代,中国科学家在国际上提出“鼠兔同源”概念,并在国际学术会议上进行展示介绍,随即引起国际学术界尤其是研究兔形类和啮齿类专家学者的广泛关注。

  在随后的进一步研究里,中国不仅对兔子起源演化开展形态学研究,也参与到通过古生物学的形态学和现代分子生物学相结合的综合研究当中。时至今日,无论是古生物的形态学研究,还是综合现代分子生物学的研究,国际学术界都已认可“鼠兔同源”概念,安徽模鼠兔是兔子的“老祖先”或者说祖先类型,也成为国际学界共识。

  同时,因为在中国发现“兔祖先”化石,以及较为完整的有关兔演化的化石证据,这也吸引非常多的国际同行到中国来进行相关国际合作研究。前面提到,兔子起源演化研究领域还有很多未解之谜,在破解这些谜题的时候,中国所拥有丰富的、重要的兔化石材料将更富吸引力,相信未来在这些领域会有更多国际合作的推进,产生更多的研究成果。

  值此兔年到来之际,中科院古脊椎所科研团队根据安徽模鼠兔化石研究成果,对“兔祖先”形象进行科学复原并完成生态复原图,展示出6200万年前潜山盆地的生态环境面貌,并成为央视兔年春晚吉祥物“兔圆圆”的灵感来源和设计基础,我们也借此祝大家兔年新春快乐,在新的一年里“兔”飞猛进、大展宏“兔”。(完)

  专家简介:

  

  李茜,中国科学院古脊椎动物与古人类研究所(中科院古脊椎所)研究员,博士。主要从事古近纪哺乳动物及陆相地层学方面的研究。重点研究小型哺乳动物(啮齿类、兔形类等)的分类和系统学,物种的起源和演化,及哺乳动物与古环境之间的协同演化。她迄今已在国际及国内核心期刊杂志发表研究论文70余篇,取得的主要研究成果如下:

  一是在中国诸多地点和层位上首次报道有关啮齿类和兔形类化石,对其中不同门类的起源和演化提出新的认识、进一步证实啮齿类的亚洲起源。二是首次建立起东亚早始新世至早渐新世啮齿类化石的连续演替序列,该序列明显反映出啮齿类对同期全球气候、环境变化的响应;该序列也成为中国及东亚不同地区地层划分和对比的重要参照。三是推进并解决亚洲哺乳动物分期与北美及国际分期之间对比的问题,建立有年龄标定的古近纪地层框架,为中国陆相地层建阶提供有力支持。

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你的隐私,大数据怎知道?我们又该如何自我保护?******

  在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?

  1.“已知、未知”大数据都知道

  大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!

  甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

  再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

  当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。

  2.数据挖掘就像“垃圾处理”

  什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。

  大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

  不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

  这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。

  再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。

  3.大数据挖掘永远没有尽头

  大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

  一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

  接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

  几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

  其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。

  如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

  各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。

  当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。

  4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

  必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

  不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

  但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

  因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

  对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。

  (作者:杨义先、钮心忻,均为北京邮电大学教授)

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