動物界最為著名的單身漢孤獨喬治！孤獨喬治（Lonesome George）是最為著名的平塔島加拉帕戈斯象龜，是厄瓜多共和國“平塔島加拉帕戈斯象龜”中唯一存活的一只，也是平塔島象龜中已知的最後一個個體。孤獨喬治最早是在1971年被發現，2012年6月死亡，死亡時的年齡約為100歲。孤獨喬治屬于陸龜科象龜屬平塔島象龜亞種個體，而象龜家族是陸生龜類中最大的一種。龜壽命長眾所週知，

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我國一直存在“千年王八萬年龜”的說法，而象龜更是龜中壽星。我國古代的一些典籍中具有關于龜年齡的描述，比如，南朝《述異記》中也有“龜千年生毛，壽五千年，謂之神龜，萬年曰靈龜”的描述，是不是龜真正能活這麼千年、甚至萬年不得而知，但是龜是長壽動物的確無疑。龜也一直被作為長壽的象征，比如《 本草綱目》中稱“龜、鹿皆靈而有壽”，我國閩南一帶有把百歲老人稱為“龜齡”的習俗等。揭示“龜”為什麼長壽也是目前動物研究中的熱點之一，巨龜是脊椎動物中最長壽的物種之一，可作為很好的模式種進行進行長壽和年齡相關的疾病研究。2018年12月3日，科學家對孤獨喬治進行了基因組測序（Giant tortoise genomes provide insights into longevity and age-related disease），該研究結果為揭示該物種長壽的原因提供了一些線索。相關研究結果也在Science期刊的新聞中也進行了報道。孤獨喬治的基因組大小為2.3Gb，

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包含了27錛208個基因。研究人員分析了巨龜在進化過程中特異的正向選擇的43個基因，包括大家熟知的微管蛋白骨架（tubulin cytoskeleton）相關基因UBE1 and TUBG1和細胞內囊泡運輸(intracellular vesicle trafficking)VPS35，更為重要的是在這些正向選擇的基因中發現了被證明表達水平和人類老齡化相關的AHSG，FGF19和TDO2等基因，

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研究表明抑制TDO2該基因可避免和一些老齡化相關疾病的發生。端粒消減和年齡老化之間存在很大關系，研究人員發現了巨龜中的DCLRE1B基因中的一個變異，該變異可能對影響其和端粒重復結合因子2的結合進而影響端粒動力學過程，進而影響龜的壽命。正向選擇的調節免疫力的MVK錛 IRAK1BP1 and IL1R2等基因也在象龜中廣泛存在。和絕大多數哺乳動物中只有一個拷貝不同，巨龜（或陸龜）的參與免疫功能的基因存在多數重復，比如PRF1 (編碼穿孔素)的拷貝數達到了12個。基因拷貝數增加可能影響細胞毒性T淋巴細胞，進而抵抗病原菌入侵和癌症發生，其他參與防禦病毒、微生物、真菌和寄生蟲相關的APOBEC1錛 CAMP錛 CHIA and NLRP等基因也發生了快速的基因擴增。正是這些免疫反應和蛋白質平衡在進化中的正選擇可能是導致“孤獨喬治”長壽和抵抗一些感染的原因。長壽和嚴密的癌症保護機制之間具有重要關系，癌症在龜中是極少存在的，研究人員發現了一些可能抑制腫瘤發生的基因在基因組中存在擴增現象，例如SMAD4錛 NF2錛 PML錛 PTPN11和P2RY8等基因存在重復現象；同時，

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MYCN和SET這兩個原癌基因也發生了重復現象，SET復合體介導了由線粒體損傷引起的氧化應激反應。一些參與DNA損傷修復的基因及保持DNA穩定的基因也發生了重復，例如NEIL1和RMI2基因，這都顯著降低了DNA的損傷。影響葡萄糖代謝的一些基因在象龜中也存在一些變異，比如 MIF (expected to yield a locked trimer) 和GSK3A (p.R272Q in the activation loop)，這都可能影響了象龜的葡萄糖代謝調控、葡萄糖攝入和耐性，其他一些和能量代謝相關的基因也發生了快速的基因擴增和失活。參與糖酵解和能量代謝的甘油醛-3-磷酸脫氫□（glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase錛 GAPDH)、DNA修復和細胞凋亡的基因在“孤獨喬治”基因組中也發生了擴增。相反，編碼溶神經素（neurolysin）的NLN基因則可能變成了假基因，研究表明該基因丟失可以增加葡萄糖的攝入個和對胰島素敏感度。這說明影響葡萄糖代謝的基因組和相關基因的變化也是影響象龜發育的重要因素（更加詳細信息請參閱Nature Ecology and Evolution期刊原文）。以上原因可能和龜的長壽都有一定的關系。今天是雙11，是購物的日子，我們又為一個千億級的生意做出了各自傑出的貢獻。可是如果能出門走走，坐下11路，也許就不用剁手，還能省點錢。 圖1 11路與步態 實際上，我們都知道，11路並非是指坐公交車，而是指人走路出行，經濟環保。走路是我們生活中必不可少的。而每個人在一歲左右學走路開始，就在不斷地根據自己的身體結構的變化來調整自己走路的姿勢，直到形成獨有的、穩定的步態。那麼，這些步態，除了幫助我們出行外，還有哪些不被注意的“馬尾巴的功能”呢？ 一、步態與身份識別第一個是步態與身份的關系。一般來說，人臉是主要的身份識別技術，因為它的局部特征如眼睛、眉毛、鼻子、臉形等都相對穩定，且相對位置變化較少，因此結合局部特征和臉部結構就能形成有效識別，尤其是深度學習興起後，這種特征和關系的變化都通過大數據和深度模型有效的學習了，因此在理想環境下基本上能有效識別，即使是雙胞胎在一定條件下也可以準確鑑別。所以，近年來，我們在機場、高鐵站、甚至商場都看到了刷臉認證的廣泛應用。不過，在上個月陽光明媚的一天，我準備乘坐高鐵回上海時，

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卻發現高鐵站刷臉的設備被強太陽光致盲了，雖然增加了LED燈給旅客補光，依然無法成功識別，

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以至于我只能通過人工通道進站。即使不存在光照的影響，如果蒙臉的話，人臉也無法得到識別。其實人臉對某些膚色的識別性能也不強，兩年前曾出現過谷歌將黑人識別成大猩猩的烏龍事件。隨著深度學習性能的不斷提升，最終谷歌通過從數據庫中去除大猩猩的標簽，成功的解決了這一疑似有人種歧視的識別問題。事實上，人臉識別在復雜環境下、遠距離識別上都存在局限性，如最遠可識別距離可能不超過7-8米。類似的其他生物認證特征如指紋，則必須有接觸設備，因為不可能形成遠距離的識別，所以主要能用在手機、電腦等安裝了指紋採集的設備上。而另一種生物特征虹膜，則只有1.5米的可識別距離。不過他的識別精度很高，因為虹膜上的血管特征對每個人是唯一且基本不變的。而且在某些特定場所中，也就虹膜是可靠的。想想看，從煤礦裡出來的礦工，可能除了兩只亮睛睛的眼睛外，其他能識別的特征都已經變得不可鑑別了。圖2虹膜、指紋、掌紋、聲紋、人臉等生物特征 與人臉、虹膜、指紋、掌紋、靜脈等生物特征相比，11路的步態也能幫助我們進行識別且有其獨特性。一方面它是唯一的，每個人有每個人特有的步態。比如專業舞蹈演員走路的步幅，通常會比普通人要大一些，如圖3。再比如重慶搶槍案時，週克華案被成功抓獲的主要原因，就是因為他走路時的左右腳步幅有明顯差異，而後被作為典型特征，通過公安人員的手工檢索海量的監控視頻並成功定位和擊斃的。除了步態是每個人獨有的特征，步態也是唯一可進行遠距離識別的特征，理論上他可以做到20米甚至更遠。而且步態的識別也不像人臉、虹膜、指紋等那樣，它的識別不需要檢測者的配合。當然，步態的識別也有它的難點，比如它受外在因素的影響就比其他生物特征更多一些，如穿著的影響、背包的影響、道路的影響，這些都影響了步態識別的實際應用。 圖3演員劉詩詩的步態，步幅明顯較大 （圖來自網絡） 為了減少這些因素的影響，步態識別領域的研究員提出了很多相應的改進方案。如可增加可識別距離的圖像超分辨率研究，

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它可以將近似馬寒克的步態變得清晰從而提高識別率和距離 [1]；比如利用步態序列的時間、空間信息，從而形成多側面的信息增廣；還有考慮步態數據可能處在一個光滑的高維曲面（時髦一點，稱為流形）上，從而有利于對不同角度或跨角度的步態進行推演和識別 [2錛3]。 圖4 步態識別方法示例。從左到右：基于序列、基于模板和基于時間保持模板 步態識別的早期還有從視頻序列角度考慮的，如基于隱馬爾可夫模型來實現基于步態視頻序列的識別。這類方法的優勢是識別精度高，不足在于需要逐幀比較，計算代價大。于是有學者將序列平均得到一張圖，來獲得步態模板圖。模板的好處在于計算代價小，但識別精度相對較低。所以，有很多針對模板的改進方法被提出。比如我們小組曾通過顏色著色的方式來獲得的時間保持步態模板 [4]。近年來，隨著深度學習的流行，

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多數步態識別的技術都轉到這個方向上，借助于深度學習的預測能力強這一特性，步態識別也獲得了顯著的性能提升。採用的提升技巧要麼是通過增廣步態數據集的數量，如改成逐對匹配來增加 [5]，要麼通過隱空間來變換步態的角度空間來改進跨視角識別性能 [3]。或者利用步態的多尺度性質，

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將頭、軀幹、腳進行分階段處理，要麼將不同角度、不同穿著、不同背景的步態看成一個集合 [6]。這些技巧都將步態識別在公用數據集的性能提高了接近實用級的水平（識別率大于95%）。 值得指出的是，在實際環境中，步態識別的難度要遠大于人臉和其他生物認證的識別，原因在于它的識別依賴于比較多的前處理過程，如前背景分離、陰影去除、行人跟蹤和輪廓提取，甚至攝像機的角度等等。因此，步態識別要真正進入實用級，是一個系統工程。它可能不是學校科研機構能獨立完成的。需要注意的是，在其它生物認證手段失效時，也不見得一定要優先考慮步態這樣一個更難的生物特征來追蹤行人和實現行人身份的鑑別。有的時候給待鑑別的行人噴上一些不容易擦掉、帶熒光的油漆，會更簡單，性價比也會更高得一些。 二、步態的其他功能 除了身份識別，步態還有哪些未被注意的馬尾巴的功能呢？這需要我們把步態的定義先做一個拓展，即定義為智能體的外在姿態的變化趨勢。事實上，我們研究的步態與身份的關系，本身就不是只關注雙腳的走路形態變化，而是全身的運動變化。基于這一點，步態有許多衍生的功能有待挖掘。首先，從認知的角度來看，人的外在輪廓是熟人之間最容易在遠距離情況下就能準確識別的。而這一能力，有可能與智能體的進化有關，即必須優先從遠距離識別出危險的捕食者，才可能保證種族的繁衍。試想，一只豹子悄悄從草叢中走過來，如果人類需要先識別其身上的各種細節如皮膚的紋理才能斷定是否有危險，可能早就在進化中被淘汰了。因此，只能具備對外在姿態識別能力的物種才能延續。這一點在人以外的智能體中應該不難找到相應的例子。從這個角度來看，研究輪廓或步態的快速識別能力，也許有助于未來智能體的設計。圖5 豹子及紋理其次，步態能在一定程度上反映人的健康狀況。對于我國來說，心血管病引發的死亡率要高于腫瘤及其他疾病，

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位居首位。但通常來說，

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心血管病發生時會導致步態的異常。因此，如果能檢測出這種步態異常，也許我們就可以贏得更多的搶救時間，比如將國內心腦血管疾病患者的平均死亡人數從30秒一例延遲到40秒一例。考慮到人口基數，這相當于可以挽救為數不少人的生命。除此以外，在馬拉鬆比賽中，偶爾會有跑半程馬拉鬆或10公裡出現危險狀況的跑步愛好者。而他們在出現危險狀況前，事實上步態會提前出現了變形。因此，檢測這類步態異常同樣可以提高搶救的成功性。另外，步態分析對運動姿態的糾正也有重要的功能。比如短跑、中長距離的跑姿、腳著地方式都有著很多講究。專業運動員和業餘愛好者由于天賦上的差異，跑姿也並不相同。因此，如果能設計相應的軟件幫助專業選手和業餘愛好者科學分析步態，提高競技水平，也是步態研究的重要功能之一。 不僅如此，步態還能反映智能體的情緒，幫助智能體相互理解情緒。以寵物狗為例，狗在自信的時候，尾巴一般是向上翹的，而當犯了錯或見到讓它害怕的狗時，則會收起自己的尾巴。這種現象在其他智能體也能見到。比如日本曾經有個綜藝節目，講的是貓頭鷹的形態變化 。當其見到比它弱小的動物如小鳥時，它會張開自己的翅膀來變成更大的形狀，而看到鏡中的自我，則會無動于衷，保持同尺寸。反而當看到有它的捕食者、鷹經過時，它馬上會側身，將臉部和全身都縮成像瘦瘦的樹枝。這種放大與縮小的變化反映了智能體的情緒變化，

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以及保護自己的本能性行為。無獨有偶，人類也是如此，比如參加田徑比賽的運動員或足球運動員，當取得勝利時，會伸開雙臂在跑道和操場上奔跑，這或多或少就是通過放大自己的步態來表達開心的情緒。另外，養狗的應該都有經驗，狗能從主人的姿態表現分析出主人是否開心和生所。這表明不同物種的智能體之間能夠通過外在形態的分析估計智能體的情緒，也說明外在形態比語言具有更好的跨物種情緒交流能力。這些外在情緒的表達和共享，在Emory大學的靈長類動物學家Frans De Waal所著的《Mama’s Last Hug》一書中有過詳細的分析 [7]。圖6 狗的情緒表達與姿態圖7 貓頭鷹的情緒表達與姿態 圖8 人的情緒表達與姿態 (博爾特) 當然，步態還有很多馬尾巴的功能，比如年齡的估計、關節病理及心理疾病引發的步態異常分析等等，這裡就不一一贅述了。也許還有更多我們還未知的“馬尾巴功能”，需要科研人員們做深度挖掘和發現。 張軍平2019年11月11日 參考文獻：[1]. Junping Zhang錛 Jian Pu錛 Changyou Chen錛 Rudolf Fleischer錛 "Low-resolution Gait Recognition錛"IEEE Transactions on Systems錛 Man錛 and Cybernetics錛 Part B: Cybernetics錛 vol. 40錛 no. 4錛 pp. 986-996錛 2010.[2]. Changyou Chen錛 Junping Zhang錛 Rudolf Fleischer錛 ''Distance Approximating Dimension Reduction of Riemannian Manifolds''錛 IEEE Transactions on Systems錛 Man錛 and Cybernetics錛 Part B: Cybernetics錛 vol. 40錛 no. 1錛 pp. 208-217錛 2010.[3]. Yiwei He錛 Junping Zhang錛 Hongming Shan錛 Liang Wang. "Multi-task GANs for View-Specific Feature Learning in Gait Recognition錛" IEEE Transactions on Information Forensics and Security錛 vol.14錛 no. 1錛 pp.102-113錛 2019.[4]. Chen Wang錛 Junping Zhang錛 Liang Wang錛 Jian Pu錛 Xiaoru Yuan錛 "Human Identification Using Temporal Information Preserving Gait Template錛" IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence錛 vol. 34錛 no. 11錛 pp. 2164-2176錛 2012.[5]. Yuqi Zhang錛 Yongzhen Huang錛 Shiqi Yu錛 Liang Wang錛 “Cross-view Gait Recognition by Discriminative Feature Learning錛” IEEE Transactions on Image Processing錛 2019. 10.1109/TIP.2019.2926208[6]. Hanqing Chao錛 Yiwei He錛 Junping Zhang錛 Jianfeng Feng錛 “Gaitset: Regarding gait as a set for cross-view gait recognition錛” in Proc. AAAI錛 2019. pp. 8126-8133.[7]. Frans De Waal. Mama's Last Hug: Animal Emotions and What They Tell Us about Ourselves. W. W. Norton & Company錛 March錛 2019. 說明：部分用圖來自網絡 張軍平，復旦大學計算機科學技術學院，教授、博士生導師，中國自動化學會混合智能專委會副主任。主要研究方向包括人工智能、機器學習、圖像處理、生物認證及智能交通。至今發表論文近100篇，其中IEEE Transactions系列20篇，包括IEEE TPAMI錛 TNNLS錛 ToC錛 TITS錛 TAC錛 TIP等。學術谷歌引用近3400次，ESI高被引一篇，H指數29.出版科普著作《愛犯錯的智能體》，曾連續24次推薦至科學網頭條，曾五次進入京東科普讀物新書榜前三名。關于人工智能發展趨勢的觀點曾被《國家治理》週刊、《t望》、《科技日報》、《中國科學報》等媒體多次報道。，