困擾幾代工程師的難題，這群單細胞生物用26小時解決了

我們往往會用「單細胞」來形容那些頭腦簡單的人，但有種單細胞生物可是吊打人類的逆天存在。了解了它們的故事，你會對自己的物種屬性都產生懷疑的。

這種生物叫做多頭絨泡菌（Physarum polycephalum，簡稱PP菌），是一種黏菌。它們是巨大的單細胞生物，含有幾百萬個細胞核，你也可以叫它們史萊姆。

大約就長這樣。圖片來源：Gifer.com

在生長期，PP菌為無細胞壁的原生質團，它不斷向外生長以尋找食物，會形成原生質「管道」。管道會周期性地收縮，促進原生質的流動，從而向外擴張[1]。

黏菌就是這樣擴張的。圖片來源：bdstatic.com

長久以來，這個PP菌的表現還只能算是平平無奇，直到有一天，研究人員突發奇想用它來走迷宮，這一走，就走出了個大發現。

機智的單細胞

科學家在迷宮出入口放上食物，並將PP菌放在入口。它首先填滿迷宮，走到死路上的原生質團收縮，剩下的原生質形成了連接入口和出口路徑。迷宮設計成有多組解，但是PP菌總會選擇明顯更短的路徑[2]。

圖片來源：bdstatic.com

這一研究成果獲得了2008年搞笑諾貝爾獎認知科學獎[3]。

PP菌怎麼做到的？

作為沒有神經大腦的單細胞，PP菌的探路過程並不複雜。它首先會自由探索，並在經過的地方留下一層黏液（下圖D），這樣下次它就不會走自己走過的路了[4]。當探索失敗之後，黏菌會繼續開闢新路徑，直到解開迷宮為止。

那為什麼PP菌總能選擇最短路徑呢？

在食物刺激下，PP菌會增加管道的收縮幅度，導致管道內的原生質流速增加。遠路內的流速慢於近路，管道的直徑會縮小。一段時間後，遠路上的管道就會消失，原生質集中到最短路徑上[5]。

天才道路規劃專家

走迷宮什麼的，實在有點大材小用了，科學家打算用東京鐵路線路圖來刁難刁難它。他們用局部光照模擬了東京附近的海岸線和地形，並在對應站點的位置放上食物，利用PP菌的趨食性和避光性模擬了東京的鐵路線路圖。

圖片來源：bdstatic.com

東京鐵路堪稱世界上最高效、設計最合理的鐵路系統之一，凝結了幾代工程師的心血。但是PP菌完成這一任務只用了26小時。而且PP菌設計的線路圖（下圖B、C）能以更低的成本實現和實際線路（下圖D）幾乎相同的運輸效率[6]。

路痴們顫抖了嗎？

當然這些都不算啥，下面你會為它們的決策能力所折服。

連吃，都吃的很講究

對PP菌而言，糖含量過高的食物會殺死它們，蛋白質:糖=2:1的食物最為合適。如果給PP菌提供不同營養成分的食物，它最後選擇的食物的總成分總是和最佳的比例相符[7]。也就是說PP菌會配置健康食譜。

肥宅流下了羞愧的淚水。圖片來呀：douban.com

PP菌利用身體各處攝取營養的信息做出決策的形式，其實有點類似於大腦。這一特性可能會讓人類對大腦或生物決策的研究更加簡單直觀[8]。

最為驚人的是，這個單細胞還能控制機器人。

硬核玩家PP菌

科學家設計了一個通過電路板控制的六腿機器人，電路板上封印著一些PP菌。機器人受到的光照會反饋給PP菌，PP菌的避光運動又會通過電路板反饋給機器人，這樣就可以驅動這個機器人行走好幾米[9]。

科學家將PP菌置於一堆微電極上，撒上食物並施加光照。PP菌運動時接觸電極，從而產生電信號。如果把這些電信號轉換成聲音，再通過表情機器人復現一下，你大概就能讀懂它想表達的情緒了[10]。

嘿嘿嘿終於可以逃課去網吧了，慢著網吧門口怎麼站著教導主任？圖片來源：newscientist.com

未來，PP菌還會應用在更多高端場景，有科學家認為PP菌的覓食行為可看作一次計算：數據是有利和有害條件的空間分布，輸出結果是PP菌原生質管道網路的結構。根據這一理論人們提出了粘菌機（Physarummachines）的概念，希望直接利用PP菌製造計算機[11]。可以說PP菌以後真的是前途無量了。

最後的最後，為大家送上PP菌創造的樂曲，讓我們在這詭異的曲調中感受它那深不可測的智慧吧[12]。

編輯：大琳砸

參考文獻：

[1]Durham, A., & Ridgway, E.B. (1976). Control of chemotaxis in Physarum polycephalum. The Journal of Cell Biology, 69, 218 - 223.

[2]Nakagaki, T., Yamada, H., & Tóth, á. (2000). Intelligence: Maze-solving by an amoeboid organism. Nature, 407, 470-470.

[3]https://www.improbable.com/ig/winners/#ig2008

[4] Reid, C.R., Latty, T., Dussutour, A., & Beekman, M. (2012). Slime mold uses an externalized spatial "memory" to navigate in complex environments. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 109 43, 17490-4.

[5]Alim, K., Andrew, N., Pringle, A., & Brenner, M.P. (2017). Mechanism of signal propagation in Physarum polycephalum. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 114 20, 5136-5141.

[6]Tero, A., Takagi, S., Saigusa, T., Ito, K., Bebber, D.P., Fricker, M.D., Yumiki, K., Kobayashi, R., & Nakagaki, T. (2010). Rules for biologically inspired adaptive network design. Science, 327 5964, 439-42.

[7] Dussutour, A., Latty, T., Beekman, M., & Simpson, S.J. (2010). Amoeboid organism solves complex nutritional challenges. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 107 10, 4607-11.

[8]Beekman, M., & Latty, T. (2015). Brainless but Multi-Headed: Decision Making by the Acellular Slime Mould Physarum polycephalum. Journal of molecular biology, 427 23, 3734-43.

[9]Tsuda, S., Zauner, K., & Gunji, Y. (2007). Robot control with biological cells. Bio Systems, 87 2-3, 215-23.

[10]https://www.newscientist.com/article/dn24012-robot-face-lets-slime-mould-show-its-emotional-side/

[11] Adamatzky A. (2010). Physarum machines: making computers from slime mould. Singapore: WorldScientific.

[12]https://www.newscientist.com/article/2142614-the-slime-mould-instruments-that-make-sweet-music/

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