除人类外的生物到底怎么个聪明法？
比如说，你见过蚂蚁搬家吗？那一队队井然有序的小家伙，搬着比它们身体大好几倍的食物，而且总是沿着一条清晰的路线前进，绝不迷路。它们不是靠一张GPS地图，而是依靠一种叫做“信息素”的气味标记。一只蚂蚁找到食物，就会释放出一种信息素，指引同伴前来。食物消耗殆尽，或者遭遇危险，信息素也会随之改变。这就像一个天然的化学通讯网络，高效且精确。更绝的是，它们还能根据食物的远近和丰厚程度，调整“交通流量”，确保最优的搬运效率。这难道不是一种高度发达的“组织智能”吗？
再来看看海豚。你跟它们聊天？不行。但你知道吗？它们拥有极其复杂的声音系统，每一个个体都有自己独特的“签名声”，就像咱们的名字一样。它们通过各种哨声、咔嗒声进行交流，这不仅仅是简单的信号传递，而是能表达情绪、识别同伴、协调捕猎。科学家们还在研究海豚的“笑声”，那可不是单纯的快乐表达，可能是一种社交信号。而且，海豚非常擅长群体捕猎，它们会默契地围捕鱼群，甚至能制造“泡沫网”来限制鱼的逃跑路线。这需要极高的协调性、预测性和策略性，比很多小型团队的合作都要复杂。
还有乌鸦，这帮鸟界的“黑社会大佬”。它们不仅能记住人脸，而且会记仇！如果有人曾对它们不友好，它们就能识别并告知同伴，下次遇到这个人，集体“伺候”你。它们还擅长使用工具，比如用树枝去掏虫子，甚至能把坚果扔到马路上，等着汽车碾碎了再享用。更神奇的是，它们在某些情况下会故意留下一些“未完成”的工具，等待稍后回来继续加工。这说明它们有一定程度的“计划性”和“预见性”，知道自己稍后还会需要这个东西，并且有能力对其进行改造。这在动物界可是非常罕见的。
甚至我们认为比较“笨”的动物，也有它们的聪明之道。比如蜜蜂，它们跳的“摇摆舞”更是精妙绝伦。通过舞动的方向和幅度，它们能准确地告诉蜂群，蜜源在哪里、有多远、品质如何。这就像是在一个三维空间里进行精确的地理定位和信息传递。而且，一个蜂群就像一个超级个体，每一只蜜蜂都是一个“细胞”，共同为整个蜂群的生存和繁衍服务。它们能做出集体决策，比如在迁徙时选择新家，这是一个复杂的信息筛选和投票过程。
这些例子仅仅是冰山一角。蜗牛能学会走迷宫；章鱼能模仿环境颜色和纹理，甚至能拧开瓶盖逃跑；狗能理解主人很多复杂的指令和情绪……每一种生物，都在自己的生存环境中，发展出了独属于它们的那一套“聪明”。
人类的聪明，往往体现在抽象思维、语言、科技上，但其他生物的聪明，更多是围绕着生存、繁衍、社会性展开的，它们更贴近自然本身，也更直接有效。我们不应该用人类的标准去衡量所有生命，而是去欣赏和理解它们各自独特而惊人的智慧。毕竟，地球上的生命，从来都是一个庞大而精彩的智慧宇宙。
网友意见
蜘蛛网是计算设备，跟题目谈的其他东西不一样，既有自然选择优化又有后天学习。
蚂蚁不知道什么是通风，蚂蚁筑巢遵守一套简单的算法，这算法可以是通过自然选择优化的。
鬼针草之类植物不具有“知道”这项功能。“随机出现后经历自然选择”可以解释带刺部件的产生。
一些蜘蛛具有历来被人们视为“哺乳动物和鸟类才具有”的“对未来的远见、计划能力、复杂的学习能力”等认知能力，而且蜘蛛的这些能力需要网的辅助。实验认为蜘蛛网涉及蜘蛛的认知能力，而不止是捕食工具——这和你发表这个问题所用的电子工具有类似之处，它们扩展了你的认知。
我们早已知道蜘蛛网拓展了蜘蛛的触觉，它们可以感觉到网的振动并区分不同类型的振动，能识别振动来源是风、树叶掉落还是不同种类的生物。蜘蛛能够积极地拉紧和放松不同丝线，拉紧的蛛网会对振动更加敏感，有助于过滤进入脑中的信息——这和你的大脑处理输入信息的机制是相似的，人脑的所谓“注意力”不是通过“将感官聚集在感兴趣的东西上、增加从那里取得的信息”来实现，而是通过“降低或消除来自那东西之外的信号”来执行。一些学者认为“注意力”这个词不好。
研究发现蜘蛛能够学习并改进网[1]。
- 只要抓住一次，蜘蛛就能记住猎物的大小、种类跟振动模式的关系和网住它的位置，并可以根据常见的猎物调整网的大小、疏密。
- 蜘蛛可以学习周围环境中什么位置更适合结网。
- 如果一张蜘蛛网的某一部分捕捉到了更多的猎物，蜘蛛会在未来建造新网的时候扩大这部分。
- 只要一次遭遇，蜘蛛就可以学会避让危险的蚂蚁，连在自然界里吃蚂蚁的蜘蛛在遇到人类提供的更容易捕猎的食物后都会改变行为。
- 如果网的结构被破坏以至于从圆形网变成了垂挂网但仍然抓到猎物，至少 12 种参与实验的蜘蛛[2]可以立即学会卷起垂挂的部分来拉起猎物。一些蜘蛛下次会尝试制造垂挂网，也许在地球过去的历史上蜘蛛的各种不同构造的网是这样开始演化的。
- 剪断蜘蛛网的部分构造之后，蜘蛛对同一事件作出的反应会改变。这不亚于对人脑进行超声波照射来干预行为。不过，在认定蜘蛛网严重损坏之后，蜘蛛可以很快再制造一张网。
此外，在 1940 年代的古老萌头实验里，当蜘蛛因为 LSD、咖啡因、安非他命等药物的影响而处于醉醺醺的状态的时候，它们会制造出扭曲变形、混乱、形态不规则的网。
自己不织网的跳蛛有时会振动其它蜘蛛的网，将后者引诱过来后发起伏击。实验证明[3]跳蛛能够规划移动路线、捕猎特定猎物，能够反复实验不同的振动方式来引诱不同物种的猎物并在下一次遇到的时候立即套用，发现过去学会的知识不管用的时候还可以再改进，在遇到数量与最初看到的数量相冲突的猎物时能够做出不同的反应，似乎可以区分“1 个”“2 个”和“超过 2 个”。
蚂蚁、白蚁的筑巢规则：
- 以基本固定的频率拿起材料并移动一段距离后放下，一般每分钟搬运 2 块材料。
- 在信息素标记下，优先从已经被拿过材料的地方拿起材料（这会引起舱室徐徐扩大），优先拿已经被拿过的材料（这会让堵塞通道的材料被很快移走），优先放在被拿过的材料附近（这会将材料堆起来形成支柱）。
- 移动方向和距离有一定的随机性。信息素的蒸发速度会影响支柱的布局，因此温度和湿度会影响巢穴的结构。
复杂的巢穴就是在这些简单规则下运行的大规模混沌整出来的，对每个个体来说，自己要执行的任务是简单而具体的。研究人员已经在计算机模拟中使用上述规则创造出非常像自然界的蚂蚁窝的结构，不需要给程序任何建筑学知识。该方法在现实中也可以用于机器人[4]。这规则相关的神经回路可以是自然选择塑造的。
这不限于拿材料筑巢。行军蚁的肉身桥梁、火蚁的肉身筏子都是用简单的规则创造的。
桥梁的规则：发现路线上有缝隙就开始建造。一段时间内有其它个体通过产生的压力，就保持自己的位置。一段时间内没有其它个体通过，则拆除。由于一只蚂蚁可以承载一百只蚂蚁通过造成的压力，该构造非常有效。个体不需要知道桥的规模有多大、自己在桥的什么部位、其它个体在做什么。
筏子的规则：群体落入水中后，未定位的个体随机走动，抵达群体边缘后与其它个体多点连接、垂直定位。这让群体迅速摊开为“彼此间 75% 的空间被空气填充”的薄饼状，拥有稳定的浮力，并可以让位于构造底部的个体都有足够的氧气供应。个体不需要知道筏子有多大、自己在筏子的什么部位、其它个体在干什么[5]。
蚂蚁的这些策略和人类的群体合作是截然不同的，但你的大脑里的神经元就有点这个意思了。
CT 扫描的蚂蚁窝结构，有些像海绵：
参考
- ^ https://link.springer.com/article/10.1007/s10071-017-1069-7
- ^ https://bioone.org/journals/the-journal-of-arachnology/volume-36/issue-2/CSt07-118.1/Homology-in-a-context-dependent-predatory-behavior-in-spiders-Araneae/10.1636/CSt07-118.1.short
- ^ https://royalsocietypublishing.org/doi/full/10.1098/rsfs.2016.0035
- ^ Gibney, E. Termite-inspired robots build castles. Nature (2014). https://doi.org/10.1038/nature.2014.14713
- ^ https://www.nature.com/news/secrets-of-ant-rafts-revealed-1.15400
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