撰文 | 董唯元、杨凌、顾舒晨、韩若冰、太阁尔、姬智女孩

 

1 新的暗物质候选粒子

 

暗物质是当代宇宙学最重要的谜题之一，这种总量6倍于普通物质的神秘存在，仅通过自身质量显示出引力效应，却从不参与任何形式的电磁相互作用，既不发光也不吸收光，完全就是宇宙中的隐形壮汉。对暗物质的构成，目前有许多猜测，比如弱相互作用大质量粒子（WIMP）、轴子、惰性中微子等等。不过这些候选粒子的质量能标不是太大就是太小，目前很难通过实验直接验证。

 

最近，英国研究者M. Bashkanov和D.P. Watts又提出一种全新的猜测[1]。他们认为一种由6个夸克组成的重型玻色子，d*(2380)，很可能是暗物质的最佳候选者。这种粒子最早由美国物理学家Robert Jaffe在1977年提出[2]，并在2014年由德国研究者在实验中确认[3]，其命名来源于2380 MeV的质量。这个能标大略相当于两个质子或中子的质量。

 

如果这一理论能够得到验证，那么神秘的暗物质瞬间就可以变成中学生都可以理解的存在：由3个夸克组成的质子或中子，因为带有电荷或色荷，所以活跃地参与着各种相互作用，搭建起形形色色的普通物质；而6个夸克形成的d*(2380)，因为总体电荷和色荷均为零，所以就成了孤僻懒惰的暗物质。

 

科学家之所以没有更早意识到d*(2380)的候选者身份，是因为正常情况下这种粒子的存在时间只有10^-23秒。而今年2月M. Bashkanov所发表的论文[1]，恰恰是想到了一种使d*(2380)能够在宇宙中长期存在的机制——玻色-爱因斯坦凝聚。

 

这种被称为“物质第五状态”的物理现象，最早由玻色和爱因斯坦在1924年左右预言，是玻色子在低温条件下出现的一种特殊状态。由这种特殊状态产生的超导和超流现象早已被社会熟知。作为其背后的核心机制，玻色-爱因斯坦凝聚也自然是凝聚态物理研究者司空见惯的日常之一。

 

不过，仅依靠玻爱凝聚并不能解释d*(2380)的来源问题。虽然理论上大质量天体在坍塌过程中，有可能形成一定量的d*(2380)，但考虑到普通物质总共只有暗物质的1/6，显然没办法依靠普通物质演化慢慢生产如此多的暗物质。但是如果假设d*(2380)是形成于宇宙初期，那么必须面对高温条件下如何形成玻色-爱因斯坦凝聚的问题。

 

M. Bashkanov真正的大胆脑洞，就在于其尝试了在早期宇宙高温高能条件下，d*(2380)发生玻色-爱因斯坦凝聚的可能性。这对大多数听到玻爱凝聚就自然联想到低温的人来说，绝对是出乎意料。M. Bashkanov在论文中的计算显示出他的猜测虽然大胆但并不荒唐，宇宙早期的高能标条件下，确实有可能产生d*(2380)的玻色-爱因斯坦凝聚。

 

M. Bashkanov在论文还同时分析了d*(2380)衰变过程可能产生的一些可观测迹象，其特征谱的能标范围均在0.5GeV以内。也许我们的观测天文学家们很快就可以找到证据，来验证这一全新猜测。

 

[1] M. Bashkanov (2020). "A new possibility for light-quark dark matter". Journal of Physics G. 47 (3).

 

[2] R. L. Jaffe (1977). "Perhaps a Stable Dihyperon?". Physical Review Letters. 38 (5): 195–198. Bibcode:1977PhRvL..38..195J. doi:10.1103/PhysRevLett.38.195

 

[3] P. Adlarson; et al. (2014). "Evidence for a New Resonance from Polarized Neutron-Proton Scattering". Physical Review Letters. 112 (2): 202301. arXiv:1402.6844. Bibcode:2014PhRvL.112t2301A. doi:10.1103/PhysRevLett.112.202301

 

2 鹦鹉“懂概率”能启发AI研究吗？

 

人类和动物的智能模式到底有何区别？有人认为动物的智能模式是专用模式，只能用于解决特定的问题，而人类的智能模式是通用模式，能够解决各类问题。通用模式似乎依赖于人类的语言能力，而人类有能力把不同领域的信息进行转换、加工或合并，这就产生了人类智能的通用模式。

 

然而发表在《自然通讯》杂志[1]上的新研究显示，似乎并不只有人类和黑猩猩才拥有真正的统计推断能力。新西兰奥克兰大学的科学家设计了三类实验来考察啄羊鹦鹉的智能模式。这种鹦鹉因为经常啄牧民的羊而得名，凭借好奇心和高智商在新西兰家喻户晓。研究人员首先培养鹦鹉的奖励偏好，鹦鹉如果选中黑色夹子就会得到食物奖励，而选橙色则没有奖励。

 

在测试中，研究人员将两个罐子装满黑色夹子和橙色夹子，并且两种夹子的比例各不相同。测试者双手从两个罐子里各自随机取出一个夹子并紧握手中，再让啄羊鹦鹉选择其中一只手。

实验1，a. 场景1中，鹦鹉会选择左边罐子，这说明鹦鹉是根据相对占比来做出推断；b. 场景2中，两个罐子的黑色夹子数量都是20个，但左边罐子的橙色夹子只有4个，鹦鹉选择了左边罐子，这反映出鹦鹉并不按照绝对数量来进行推断；c. 场景3中，两个罐子橙色的夹子都是63个，但左边的罐子里只有3个黑色的夹子，所有的鹦鹉都选择了右边的罐子，也就是厌恶数量占比较低的罐子。

 

实验2，罐子的中间都加了一层隔板，研究人员和鹦鹉都能看到隔板下方的夹子，但触碰不到。d. 场景1中，左边罐子隔板上下方均是20个橙色夹子和20个黑色夹子，右边罐子隔板上方是20个黑色夹子和4个橙色夹子，隔板下方是20个黑色夹子和36个橙色夹子；e. 场景2中，其他情况和场景1相同，只是把右边罐子隔板上下方对换了一下，即右边罐子隔板上方20个黑色和36个橙色，隔板下方20个黑色和4个橙色。啄羊鹦鹉能发现隔板这种物理限制，并选择可拿取黑色小棍概率最高的罐子。

 

实验3，安排两位测试人员A和B，A扮演偏袒者，总是从罐子里拿出黑色的夹子给鹦鹉；B扮演公平者，随机从罐子里取夹子给鹦鹉。研究人员对鹦鹉进行训练，直到能够识别A和B两人。实验中左右两个罐子比例完全相同，但鹦鹉似乎更倾向于选择A持有的罐子，也就是那位经常对鹦鹉进行偏袒的人。

 

实验一的三个场景证明，啄羊鹦鹉的概率推断能力类似于人类和猩猩，是按照相对占比来进行概率推算，而不像卷尾猴那样只关心物体的绝对数量。实验二证明，鹦鹉做出推断的时候，只考虑罐子隔板上面空间里的夹子的相对比例，这说明鹦鹉在推断时有能力融入物理环境信息。而通过实验三，研究人员认为鹦鹉在进行概率推断的时候会考虑到社会信息。

 

这三组实验表明，啄羊鹦鹉的概率推断方式和人类以及黑猩猩高度相似，而鸟类和人类在距今3亿年前的时候朝着不同的方向演化。鸟类的大脑比人类小的多，结构也完全不同，神经系统密度要大的多。

 

该研究提出了通用模式的智能可能不仅仅在一个演化分支下存在，或者说，通用智能模式并不仅仅存在于类似于人类的多层大脑皮层结构中。这一发现不仅对我们理解智力如何进化有重要意义，而且对强人工智能研究也有关键启示——AI研究到底应在多大程度上倚重对哺乳动物大脑结构和处理模式的模仿，还有待科学家深入了解大自然蕴含的各种通用智能模式。

 

[1] https://www.nature.com/articles/s41467-020-14695-1

 

3 为什么男的更短命？要怪Y染色体

 

调查显示，男性的寿命比女性更短。现在流行的理论解释为男性往往从事更危险的工作，承担更大的风险，更爱抽烟喝酒还不愿听医生的话。然而，这种性别的差异可能从娘胎里就开始了。澳大利亚新南威尔士大学的科学家们发表在《生物学快报》上的一项研究[1, 2]表明，男性短命的真正原因可能与人类行为关系不大，而更多地与性染色体类型，也就是常说的X染色体与Y染色体相关。

 

在大多数动物中，性染色体决定了个体的性别。在哺乳动物中，雌性通常有两条相同的X染色体，称为同型配子；而雄性有一条X染色体和一条更小的Y染色体，称为异型配子。在这项研究中，科学家们第一次在动物分类学中全面验证了“X染色体保护机制缺失”（unguarded X）假说，即由于异型配子中Y染色体比X染色体小，而且在某些情况下是缺失的，导致X染色体的有害突变更容易在个体中表达，从而引起寿命变短；而同型配子因为有另一条健康的X染色体可以替代缺陷，因此个体寿命更长。

 

研究人员分析了229个物种的寿命数据，发现异型配子比同型配子平均短命17.6%。有意思的是，在鸟类、蝴蝶、飞蛾等物种中，雌性反而比雄性短命，因为雄性有着标记为ZZ的性染色体的同型配子，而雌性则是标记为ZW的异型配子。

 

该研究在统计过程中还发现了一个有趣的现象，在雄性为异型配子的物种中（如人类），雌性比雄性长寿21%，而在雌性为异型配子的物种中（如鸟类），雄性只比雌性长寿7%。这似乎意味着，任何一个物种的雄性成员仍然存在其他缩短寿命的因素。

 

这项研究验证了“X染色体保护机制缺失”假说，说明了性染色体在异性寿命差别中的重要性，也加深了我们对生物体寿命形成机制基本理论的理解[3]，有助于我们进一步探索影响衰老的各种因素。

 

[1] https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-03/uons-wdm030320.php

 

[2] Xirocostas ZA, Everingham SE, Moles AT. The sex with the reduced sex chromosome dies earlier: a comparison across the tree of life. Biol Lett. 2020;16(3):20190867. doi:10.1098/rsbl.2019.0867

 

[3] Trivers R. 1985 Social evolution. Menlo Park, CA: Benjamin/Cummings.

 

4 薛定谔之猫的逆问题

 

测量问题，一直是理解量子理论的重要阶梯。诸多混淆、误解和学术争论都发端于此，同时很多理论构建和应用实践，也越来越要求我们更深入、更清晰的认识量子测量问题。

 

目前无争议的基本事实是，量子测量过程中，系统将发生一种特殊的演化，这个过程被称为“塌缩”或“退相干”。在此过程中原本由若干分量组成的态，会退化塌缩为其中某一分量，而将其他分量抛弃。这个过程很像一位具备若干潜质的毕业生，一旦选定一份工作之后，也就自然失去了其他的工作机会。一个量子系统就像这样一位毕业生，而对这个量子系统的测量，就像这位学生进入社会的过程。

这种认识虽然简明，但并不够细致，对某些特殊情况下的测量过程，还是无法给出清晰的预判。理想量子测量（Ideal Quantum Measurement）就是一个典型的灰色地带，仅依靠前述的认知根本无法认清。

 

早在1932年，年轻的冯·诺依曼就认识到：同一个宏观测量结果，有可能同时对应多个基矢分量，那么这种情况的塌缩结果，是否保留有部分的叠加态呢？这便是理想量子测量问题[1]。

关于理想量子测量问题的争论，主要在冯诺依曼和另外一名德国物理学家Lüders之间展开。冯诺依曼认为观测过程必然破坏所有叠加态，系统只能塌缩到最基本的基矢分量；而Lüders则持不同观点，他认为一些叠加关系可以在测量之后仍然保留下来[2]。

 

如果深入理解这个问题，会发现在某种程度上，这是薛定谔之猫问题的逆向问题。薛定谔的猫说明了宏观可区分的状态，在量子层面居然可以统一共存。而理想量子测量问题则是在问：是否存在量子层面分立的不同态，对应于宏观上不可区分的统一状态？冯诺依曼答“是”，Lüders答“否”。虽然冯诺依曼的答案更具对称美，但可惜后来的研究表明，Lüders的看法更贴合已知的物理事实。

 

近几十年的理论研究中，有关理想量子测量的问题一直未受到太多关注，人们将其视为理论分支末端的一些必然结论而已。然而近来随着量子计算的发展，理想测量问题开始变得重要起来。尤其是近来兴起的三态量子计算研究[3]，更需要理想测量动力学方面的加持才能得以快速进展。因为相较于 这样的二态qubit，形式如 的三态qutrit无疑将更频繁地涉及理想测量问题。

 

2020年2月底，一个欧洲研究团队发表了他们的实验成果[4]，在理想量子测量的动力学研究方面吹响了进攻的号角。作为后续一系列计划工作的前置工作，该研究小组本次发表的成果，主要是利用荧光检测技术，对离子阱中的三态系统演化过程进行跟踪描述，并确认其过程非常符合理论上的理想量子测量过程。从而为他们自己以及其他研究团队展开后续研究，提供了技术和实验数据方面的重要参考依据。

 

[1] J. von Neumann, Mathematische Grundlagen der Quantenmechanik (Springer-Verlag, Berlin, 1932); [English translation Mathematical Foundations of Quantum Mechanics (Princeton University Press, Princeton, NJ, 1955)], in particular, Chap. 5, Sec. I.

 

[2] G. Lüders, Über die Zustandsänderung durch den Meßprozeß, Ann. Phys. (Berlin) 443, 322 (1950); [English translation Concerning the state-change due to the measurement process, Ann. Phys. (Berlin) 15, 663 (2006)].

 

[3] 根据信息熵理论计算，e进制数字的信息处理效率最高，三进制比二进制更接近e进制这个理论上限。三态qutrit天生具备三进制的优势。

 

[4] DOI: 10.1103/PhysRevLett.124.080401

 

5 隔桌有耳：黑客可以利用超声波“勾搭”你的手机

 

黑掉手机早就不是什么新闻了，研究人员此前就已经发现，超声波可以通过空气传递信息。但华盛顿大学的研究人员进一步揭示出[1, 2]，虽然人耳听不到超声波，但超声波可以在你不知情的情况下，透过桌子，唤醒你手机上的siri，从而拨打电话，提取照片，甚至把短信内容念给陌生人。

 

超声波是频率高于人耳听力范围（大约20-20000赫兹）的声波。虽然这些声音人耳听不到，但手机的麦克风却既能听到，并且会忠实地记录这些声音。华盛顿大学计算机系的助理教授Ning Zhang等人发现，只需要一些很便宜的硬件做为协助，超声波就可以穿透许多种固体表面，并激活手机的声音识别系统，这一过程被称为“超声波入侵” (surfing attack) 。

 

研究小组设计了一系列实验，来验证超声波是否能够透过物体表面来传输这些指令。实验中，手机放在桌上，桌子的下面安装了一个麦克风和一个压电换能器（PZT），用来将电信号转化为超声波。而在远离手机（和其主人的注意）的地方，藏着一台波形发生器，用来产生超声波所需的电信号。

 

 

在实验中，研究人员们偷偷坐在手机主人的桌子旁边，然后向手机发送了一条语音指令。通过借助一个安装的很隐蔽的麦克风，研究人员与手机之间“眉来眼去”往返交流，最终从远处控制了手机。

 

进行了两次实验。在第一个实验中，他们首先远程让手机的语音助手将音量调小，然后让银行向手机发出一条带验证码的短信，当银行的短信发到手机后，黑客设备发出一条“读短信”的语音指令给手机。结果手机读出了短信内容，且音量很小，只能够让桌子下面的麦克风接收到，手机主人毫无知觉。在第二个测试中，研究人员给手机发送了“用扬声器给Sam打电话”的语音指令。电话接通后，通过粘在桌下的麦克风，研究人员成功和Sam进行了通话。

 

研究人员测试了17款不同的手机，包括当下比较常见的iPhone,、三星galaxy以及Moto等。其中只有两款幸免。

 

Ning Zhang介绍说，这种超声波入侵揭示了网络攻击和现实物理世界之间的联系，而这是我们常常忽略的。通常，媒体总是会报道电子设备如何影响我们所处的世界：手机是不是会坏眼睛？耳机会损坏听力吗？谁又应该为自动驾驶汽车的事故负责？但电子产品所涉及的物理问题没有得到足够的重视。要理解对于电子产品和宏观世界的网络攻击，这将成为关键问题。通过这个研究，他们希望能提高全社会对于这种危险的防范意识。

 

对于如何防范这种网络攻击，研究小组也提出了一些策略。例如，可以开发一些手机软件来分析所接收到的声波信号，从而区分超声波和真正的语音。此外，还可以改变手机的设计（比如麦克风的位置）来削弱超声波，从而阻止声波攻击。而一种简单的方法则是，用柔软的织布来提供所谓的“阻抗不匹配”，从而让声波无法有效的传播到手机中，换句话来说，把手机放到桌布上就好啦！

 

[1] https://surfingattack.github.io/papers/NDSS-surfingattack.pdf

 

[2]https://source.wustl.edu/2020/02/surfing-attack-hacks-siri-google-with-ultrasonic-waves/

 

6 老药新用有望成为治疗新冠感染的关键策略

 

新型冠状病毒依然在肆虐，目前，全球感染人数已经超过9万，然而疫苗和特效药还未出现。近日，来自欧洲的研究团队线上发表在 《国际传染病杂志》上的研究表明：由于研发新型药物并不能一蹴而就，往往需要耗费数月甚至是数年的时间，因此，从“老药”中快速寻找到有效的药物，可能是治疗新型病毒感染的关键策略[1, 2]。

 

该研究的作者解释说：“药物再利用是一种对现有药物进行研究，以开发除其本身所针对疾病之外价值的策略。“他们表示，鉴于目前尚无新型治疗方法的出现，这些已经通过测试证明对人体安全的广谱抗病毒药物有望成为治疗COVID-19的候选药物。药物再利用的好处在于此类药物研发的所有细节，包括从化学合成、放大生产工艺以及有关临床不同阶段的实验数据都是已知的。与开发全新的药物和疫苗相比，此过程大大降低了成本和时间，成功推向市场的可能性更大。

 

这篇研究回顾了有关广谱抗病毒药物（BSAAs）的研发信息，同时总结了120种已经在前期实验中被证明对人类安全的此类药物，并创建了一个可免费访问的数据库[3]。在这些药物中，有31种有望作为预防和治疗COVID-19感染的候选药物。同时，已有团队正在对其中五种药物进行临床研究。

 

[1] Andersen PI, Ianevski A, Lysvand H, Vitkauskiene A, Oksenych V, Bjøras M, Telling K, Lutsar I, Dampis U, Irie Y, Tenson T, Kantele A, Kainov DE, Discovery and development of safe-in-man broad-spectrum antiviral agents, International Journal of Infectious Diseases (2020), doi: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.02.018

 

[2] Existing drugs may offer a first-line treatment for coronavirus outbreak，https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-02/nuos-edm022620.php

 

[3] https://drugvirus.info/

 

7 鸟叫与体型之间不得不说的秘密

 

2007年去世的帕瓦罗蒂是世界著名三大男高音之一，他标志性的大胡子，浑厚的嗓音和敦实的身材都给人们留下了很深的印象。事实上，很多男女高音歌唱家都普遍身材丰满敦实。而另一方面，许多乐器，例如笛子、鼓、吉他等，都是通过声音在腔体中的共振而发出美妙的声音，由此可见，音乐与共振密不可分，而共振又与腔体的尺寸、形态等特征息息相关。这不禁让我们猜测，高音歌唱家们的声音和身材之间有关系吗？

 

 

说到音乐，我们很容易会想到婉转清澈的鸟鸣。研究鸟鸣的学者们将鸟分成两类：一类是抄袭别的同类叫声的“学声鸟”，还有一类是通过自己的直觉和能力自学成才的“天生歌手”。研究人员一直很想知道，对于这些天生会鸣叫的鸟，其歌声是否与身体大小等身体特征相关。

 

最近，阿根廷布宜诺斯艾利斯大学的Gabriel Mindlin和同事的一项研究结果[1, 2]表明，对于一种叫做白喙刈草鸟的南美特有的鸟类，确实可以从它们的鸣叫声中推测出其身体的大小。

 

 

大多数的鸟是通过让空气流经声带，使之发生振动而鸣叫，这和人发声的方法是一样的。但Mindlin和同事们则推测，白喙刈草鸟并不是这样发声，而是让声带闭合，使得空气在声带后端累积。当累积的压强足够大时，声带突然张开，像爆炸一样释放出一股能量，并在一个叫做“鸟食管腔”的空间内发生共振。白喙刈草鸟是人类目前已知的唯一一种利用尖锐的空气脉冲来鸣叫的动物。

 

Mindlin等人的模型表明，鸟叫声的频率与食管腔的特征频率相关，它取决于这个食管腔的大小。因此，研究人员就可以从鸟叫声中推测出鸟体型的大小了。

 

想像一下，只听一个人的声音，就能听出ta的高矮胖瘦，也是挺恐怖的事情。不过或许电话相亲的时候会有些用处，少点被骗的可能？而白喙刈草鸟为什么会在歌声中透露出它的身材特征呢？难道这也是择偶的一种出奇制胜的方法？（“听我的歌声多么醇厚，所以我是多么的伟岸啊！”）

 

[1] https://physics.aps.org/synopsis-for/10.1103/PhysRevLett.124.098101

 

[2] Gonzalo Uribarri et al. Unusual Avian Vocal Mechanism Facilitates Encoding of Body Size. Phys. Rev. Lett. 124, 098101 (2020)

 

8 八亿年前生命差点“窒息”

 

在八亿多年前的地球上，海洋中的浮游植物源源不断释放氧气，使得地球大气呈富氧状态，这样的环境为复杂生命的出现铺平了道路。

 

然而一支国际团队的最新研究[1, 2]表明，在新元古代时期（至今10亿到8亿年前），海洋中发生的化学变化“锁住”了磷元素，这限制了浮游植物的生长，并差点摧毁了当时的富氧环境。

 

浮游植物在光合作用中分解二氧化碳并释放出氧气。在植物死亡后，体内的积累的碳被掩埋，无法与氧气再结合形成二氧化碳。

 

对生命而言，磷是一种不可或缺的营养物质。研究者称，海洋的化学环境在那个时期变得富含铁质。通过分析海洋沉积物，研究者发现铁矿物质对去除水中的磷非常有效。

 

尽管当时磷元素有限，光合作用减少、有机碳沉积减少，但该研究表明，生物可利用的磷量仍然能够支撑植物产氧，维持了大气中的氧含量没有巨幅下降，不至于使地球返回到十亿多年以前的贫氧状态。

 

英国埃克塞特大学全球系统研究所所长Tim Lenton教授指出，关于复杂生命为什么没有更快出现，两个可能的原因包括缺氧和缺乏营养。该研究表明，在新元古代早期存在的可能正是这两种情况。

 

Lenton 解释说：“如果那时海水中的磷含量下降到任何更低的水平，就有可能使整个世界重新陷入一种适合细菌但不适合复杂生命的贫氧大气中。”

 

[1] https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-03/uoe-oca030220.php

 

[2] https://www.nature.com/articles/s41561-020-0548-7