大自然为什么需要大脑，这能给 AI 什么启示

2026 年 10 月。面向大众的随笔；技术版本稍后发布。

世界上最强大的神经网络读过的书比全人类加起来还多，却仍然比不上一个一岁的孩子。孩子一个词都不会说，却已经明白掉在地上的玩具不会凭空消失。我们是不是教错了 AI？

如今 AI 从互联网文本中学习。孩子的学习方式不同：通过身体、游戏、犯错，以及与世界的碰撞。如果我们也给机器同样的东西——不是一座图书馆，而是一个可以在其中成长的世界，会怎样？

没有大脑的智能

我们习惯认为心智需要大脑。大自然并不同意。

黏菌。一种没有任何神经元的单细胞生物，能在迷宫中找到最短路径。日本科学家在地图上东京周边城市的位置摆放燕麦片，黏菌用一张与真实铁路网惊人相似的网络把它们连了起来。

植物。开始被啃食的金合欢会释放一种气体，邻近的树会提前让叶子变苦。还有人说森林中的树木通过真菌连成“地下互联网”，不过科学家们对此仍有争论。

进化。没有任何设计，仅凭试错与选择，它“设计”出了眼睛、翅膀，以及大脑本身。

结论：解决问题不一定需要大脑。大脑只是智能的一种形式。

一个世界里的三个生命层级

设想一个模拟世界，里面住着：

• “无脑者”，相当于植物。它们不学习，只是一代代地变化。
• 拥有简单大脑的动物。它们依靠进化打磨出的本能行动。
• 学习者。它们还会在一生中从自身经验中学习。

一个重要的说明：自然界从来没有单独的“儿童”层级。长期学习的能力是在动物身上自发出现的，人类和鸦科鸟类漫长的童年正是它的结果。所以，与其预先造出学习者，不如看看它们会不会自己出现。

所有层级生活在同一个世界里。它们不直接交流，而是通过共享资源相互关联：光、水、食物、空气。我们也不和树说话，却呼吸它们的氧气、吃它们的果实，而它们改变着气候和土壤。

而且在地球的整个历史中，动物从未吃光所有植物。平衡的维持不是因为谁聪明，而是自然形成的：食物稀少时，动物就变少，植物便有时间恢复。植物也并不被动——它们长出了刺、毒素和苦味。秩序在没有任何设计的互动中涌现。但它很脆弱：地球历史上也发生过大灭绝。

还有一个条件：世界需要不同的生态位——不同的气候、地貌和食物来源。否则物种多样性就无从产生。

如何搭建

• 植物只在代际之间变化，有点像时尚：成功的变体传播开来，不成功的消失。
• 动物获得本能，这些本能在幸存者身上固定下来。
• 学习者在此之上再加上经验和好奇心：新事物对它们来说是“有趣的”，所以即使没有目标，它们也会探索世界。

不必从逼真的三维世界开始，一个简单的二维环境就够了。现代 GPU 可以同时在其中运行数百万个生物。

已有的尝试

• Karl Sims，1994 年。由方块组成的虚拟生物自己“发明”了游泳、爬行和跳跃。
• Avida。由程序构成的数字生物，科学家用它研究复杂功能是如何产生的。相关论文发表在《自然》杂志上。
• OpenAI 的捉迷藏，2019 年。智能体学会了搭建掩体，而“寻找者”想出了爬上箱子的办法，甚至利用了游戏物理引擎的漏洞。
• DeepMind 的 XLand。智能体在数千个生成的游戏中训练，学会了应对从未见过的任务。

这个想法并不疯狂：单独的部分已经可行。但还没有人把整个生态系统搭建起来。

核心问题：大脑什么时候划算

大脑非常昂贵。我们的大脑消耗全身约 20% 的能量。所以它只会出现在能够回本的地方。

这大概需要三个条件：

1. 世界变化快于进化的速度，本能已经不够用。
2. 周围有其他聪明的生物。根据“社会脑”假说，智力的增长首先是为了理解同类。
3. 寿命足够长，让经验有机会带来回报。

在稳定的环境中，保持“无脑”更划算，植物就是证明。

由此产生的实验是：像调节旋钮一样改变世界的变化度，观察在什么条件下大脑开始出现。

“上帝”层级

人类的宗教是何时、又为何出现的？一种科学假说——心理学家阿拉·诺伦扎扬的“大神”假说——将它与社会规模的增长联系起来。当群体大到人们彼此不再相识时，对一位全知观察者的信仰帮助人们遵守规则、信任陌生人。它相当于一种治理与合作的机制。

当模拟中的智能体种群变得庞大时，会出现类似的东西吗？

还有一个反转：在这样的模拟中，我们自己成了其居民的神。我们制定世界的法则，降下干旱，决定一切何时结束。

我们的世界会再次出现吗？

模拟可以做到自然做不到的事：把历史倒回去重新运行。古生物学家斯蒂芬·杰·古尔德称之为“重放生命的磁带”。他认为每次重新运行，进化都会走上完全不同的道路，人类很可能根本不会出现。

也有相反的观点。眼睛、翅膀和流线型身体在不同物种中独立出现过很多次。这被称为趋同进化，它暗示某些解决方案几乎是必然的。

模拟让我们可以检验谁是对的。用相同的法则、不同的偶然事件运行成千上万个世界，看看大脑、语言、合作或类似宗教的东西出现得有多频繁。如果几乎每个世界都会出现智能，那它就是规律；如果只在少数世界中出现，那我们非常幸运。

最引人入胜的问题是：我们能否找到产生一个像我们这样的世界的条件？如果能，这将揭示很多关于我们自身如何诞生的事情。

难题

1. 算力。大自然用了数十亿年和一整颗星球，而我们只有一个数据中心。
2. 模拟的贫乏。计算机世界总比真实世界简单，在其中成长起来的心智到了现实中可能束手无策。
3. 作弊。智能体会寻找漏洞，而不是“正当地”学习。
4. 异类智能。成长起来的心智可能与我们截然不同，以至于我们根本无法理解它。
5. 伦理。如果智能体变得足够复杂，我们是否有权让它们经历饥荒和灭绝？
6. 多样性坍缩。在模拟中通常只有一种策略胜出。而在自然界，物种凭借生态位、隔离、性选择以及捕食者与猎物之间永无止境的军备竞赛而分化。至今还没有人造出能无限产生新事物的模拟。这被称为开放式进化问题。

结论

我们习惯把智能视为大脑的属性。但大自然给出了另一种提示：智能是对环境的回应，而大脑只是回应的方式之一。一棵树、一个群体和一个孩子，以不同的方式解决着同一个生存问题。

也许我们造 AI 的方向反了：一上来就想造大脑，而不是创造一个让心智变得必要的世界。

如果智能诞生于世界，那么我们正在为机器创造一个怎样的世界？