你有没有好奇过，大海里面的鱼群，为什么能那么整齐地游来游去，却从来不“撞车”？鱼儿是不是像我们开会一样，每个人都得盯着全场的人呢？于是科学家们就做了很多研究，他们发现了一个很有意思的事情：鱼儿其实没那么“多管闲事”。它们不像我们想象的那样，盯着周围所有的鱼。相反，它们更喜欢挑几条离自己近、游得快的鱼来“盯梢”。就好像我们看球赛时，虽然球场上有很多人，但我们的眼睛总是跟着球跑一样。

“海洋与湿地”（OceanWetlands）小编注意到一项近日发表在《PNAS Nexus》期刊上的一项最新研究，揭示了鱼群（fish schooling）如何在水中展现出令人惊叹的集体行为，不仅避免碰撞，还能以惊人的协调性来完成复杂的集体动作。来自日本东北大学的研究团队开发了一种模型，模拟了鱼群运动的机制，特别是鱼类如何通过视觉选择来决定下一步的移动。研究发现，鱼类倾向于关注那些附近移动迅速的个体，而不是整个鱼群，这种选择性决策使得它们能够高效地协作，形成旋转漩涡、直线行进或随机转向等多种集体运动模式。

本文的标题中的“schooling”这个词，不是“学校”。这个词在生物学中通常指一群鱼或其他水生动物聚集在一起，形成一个相对紧密的群体，这种行为被称为“群集”或“群游”。上图来源：pixabay

鱼群的视觉选择与集体行为

在自然界中，鱼群的集体运动，长期以来一直是科学家们关注的重点课题。别看这些看似简单的生物个体，却能在没有中央指挥的情况下，自发地形成各种复杂的运动模式，如漩涡、极化运动等。这种集体智慧的背后，视觉信息扮演着至关重要的角色。

（鱼群的形成和维持是一种自组织现象，即系统中的个体通过局部相互作用，自发形成大尺度的有序结构。一群鱼，在没有中央控制的情况下，能够实现高度的协同和组织，这个不但有助于我们理解自然界中广泛存在的自组织现象，而且对于理解复杂系统（如人类社会、交通网络）的运作机制具有重要启示。上图来源：pixabay）
以往的研究，主要关注鱼群成员之间是如何通过视觉信息进行的全面互动的。但是，这项近期最新研究发现，鱼类并不会处理来自所有同伴的视觉信息，而是会选择性地、只是关注部分信息。这种“选择性视觉注意力”机制，使得鱼类能够在复杂的环境中高效地做出决策。

该研究提出了一种基于个体的模型，以模拟鱼类的这种选择性视觉行为。模型中，每一条鱼都具有一个视觉注意力方向，该方向受周围同伴的视觉刺激所引导。通过模拟视觉注意力的移动，模型成功地重现了鱼类在不同距离下的选择性跟随行为，以及鱼群的多种集体运动模式。

此外，研究还分析了视觉互动的拓扑结构、以及鱼类之间的成对和三体交互。通过与实验结果的对比，研究者们更深入地理解了视觉信息在鱼群行为中的作用，并指出了其他形式的互动（如水动力学相互作用）在鱼群行为中可能发挥的作用。

视觉系统的模型化

鱼类通过眼睛感知周围环境，视网膜上的感光细胞将光信号转换为神经信号，并通过视神经传递至大脑的视觉中枢。每个神经节细胞接收多个感光细胞的信号，因此携带了图像的宽度信息。这些信号进一步传递至视觉皮层，形成保留视网膜位置信息的视网膜映射图。

鱼眼的视觉分辨率由神经节细胞的数量决定，通常为每平方毫米数万个。鱼类视网膜后部的细胞密度高于前部，因此对前方物体的分辨率更高。

鱼类从大量视觉信息中选择关键信息来指导运动。实验表明，鱼类主要根据目标图像的垂直尺寸来判断距离，而水平尺寸的影响较小。鱼眼具有良好的运动追踪能力，能够根据目标图像的大小和速度产生相应的神经信号，从而影响鱼类的运动方向。

鱼类对视觉刺激的反应包括三种基本行为：排斥、吸引和定向。排斥和吸引行为可以通过力场模型来描述，而定向行为则反映在鱼群的集体运动中。

模型构建

模型中的每条鱼，都被简化为一个带有眼睛的矩形板，在无边界平面上运动。每条鱼的视觉系统能够感知周围鱼类的图像，并产生基于图像宽度和速度的信号。这些信号被整合形成视网膜映射图，引导鱼类的视觉注意力。鱼类根据视觉注意力方向上的邻近鱼类的信息，决定自己的运动方向。

（上图：每一条鱼都被模拟为平面上一块带有眼睛的板，其他鱼发出的信号被合成，引导视觉注意力的移动。鱼群的漩涡、直线、随机和转向模式得以重现。图片来源：Susumu Ito）

这个模型，考虑了鱼类之间的排斥、吸引和定向三种交互作用力，并模拟了鱼群的各种运动模式。通过这个模型，研究者能够深入理解鱼类如何利用视觉信息进行决策，以及这种决策机制如何影响鱼群的集体行为。

该研究的结论主要有：一是鱼类选择性地处理视觉信息，而非所有信息，这使得它们能够在复杂环境中做出高效的决策。二是鱼类的视觉注意力会受到周围同伴的影响，并进而影响它们的行为，例如选择性地跟随特定个体。三是基于视觉系统的模型能够成功模拟鱼群的各种集体运动模式，例如漩涡、极化运动等。这表明视觉信息在鱼群的集体行为中扮演着重要角色。

这项研究的意义在于，它为人类理解鱼群的集体行为提供了新的视角。通过模拟鱼类的视觉选择机制，可以更好地解释鱼群是如何在没有中央控制的情况下实现高度的协同，有助于我们深入了解自然界的奥秘，而且为人工智能、机器人等领域的研究也提供了新的启示。

思考题 | 举一反三

Q1. 鱼群的视觉选择机制是否具有普适性？除了鱼类，其他动物群体（如鸟类、昆虫）是否也存在类似的视觉选择机制？这种机制在不同物种的演化过程中是否具有共同的起源？深入探讨这个问题，有助于我们更全面地理解动物的集体行为。

Q2，鱼群的视觉选择与环境因素之间的关系如何？光照条件、水质、食物分布等环境因素是否会影响鱼类的视觉选择？在不同的环境中，鱼群的集体行为模式是否会发生变化？这个问题有助于我们理解动物行为与环境之间的相互作用。

Q3，基于鱼群视觉选择模型的应用前景如何？除了理解自然现象，这种模型是否可以应用于其他领域，例如机器人控制、交通流模拟等？如何将这种生物启发的模型转化为工程技术，是一个值得深入研究的方向。

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编译 | 王芊佳
编辑 | Sara
排版 | 绿叶

参考资料略

来源: 海洋与湿地