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进行耕种和饲养其他动物，也令它们始终处于食物短缺的危机
之中。最后还有一点，它们没能制造出武器，所以没有“创建
文明”的一种最重要过程——战争。归根到底，智慧的水生动
物失去了大多的有利条件，它们无法建立我们所理解的文明。
所以说，所有孕育生命的行星都要有足够的陆地让动物发
展，有适当比例的动植物来建立一个平衡的生态系统（原注：
尽管从理论上说，在完全被水覆盖的行星上也有可能存在某种
包含动物和水生植物（而不是土生植物）的特殊的生态系统）。
更进一步说，在一个完全被水覆盖的世界里，几乎可以肯定最
多也只能产生像地球上的鱼、简单的水生动植物那样的生物罢
了。
最后，还有一种可能被视为“智慧”的生物化学生命形态
叫做“集体生物”。地球上可被归入这一类的例子并不多见，
最著名的大概要算蜜蜂和蚂蚁了。蜜蜂和蚂蚁都是单个的生命，
但它们以巢或群的形式紧紧联系在一起。以蚂蚁为例，一窝蚂
蚁最多可以由2000万个个体组成。
蚂蚁和蜜蜂都可以算非常成功的物种。然而，尽管20世纪
70年代的好莱坞电影导演们为之竭力渲染，我们仍不能把它们
看作这颗行星的统治物种。这么说也许有些过于自负，不过它
可能是公正的（只有时间能够证明一切）；假如我们在另一个
世界上遇到一种由几百万个个体集合在一起组成的奇特生命形
式的话，我们是否会将它视为一个地外文明呢？
准确地说，这个问题应该是：会不会产生这样的文明呢？
由于我们对地球上的蚂蚁和蜜蜂的行为模式知之甚少，所以很
难得出一个结论性的答案，但我们不妨公正些假设，蚂蚁和蜜
蜂所以没有成为创造文明的超级物种的原因之一，是个体与个
体之间的信息交流还不够复杂。在我们这个特定的行星上，进
化的因素不利于出现这种类型的文明物种，但是，倘若在某个
地方具备合适的条件，它的出现也绝非完全不可能。
最后，在我们结束关于生化物质生命形式的讨论之前，再
考虑一下另一个问题。人类自身是否也正处在通往超级生物的
进化道路上呢？在第二章我已经提出“什么是生命？”的问题，
在那时我们已经看到过因特网被视为“有生命的”的可能性。
有没有可能当我们发展出复杂先进的“高科技网络”（以通信
和信息共享为中心的综合设施）时，我们自己也正在转变为超
级生物呢？这同样也是一个只有时间才能证明的问题。鉴于要
对其他世界上可能的生命形式下一个结论，我们有必要探讨一
下在其他世界上已发展起人工智能的可能性。
人工智能是时下的热门研究课题。全世界有许多计算机工
程师、程序员和纯粹数学家正在努力开发具有思考能力的系统。
因“弯勺”研究而闻名的伦敦大学国王学院数学教授泰勒（John
Tayler）对人脑的计算机模拟感到相当兴奋——他正在用这个系
统探究意识的含义（我们如何思考的物理学）。与此同时，DNA
结构的发现者之——克里克也正独立地运用复杂的数学模型来
协助发掘人的自我意识和心智的基础。
这种模拟系统被称为“神经网络”。其实是非常简单的模
型，用来展现大脑皮质（大脑表层有榴皱的部分）的各部分是
如何工作的———个用硅硬件模拟生命“湿件”的典型例子。
泰勒、克里克和其他人相信这条研究路线总有一天会导致像我
们一样能够自我学习的智能机器的出现。
神经生理学家们已经标识出大脑皮质中一块叫做“丘脑网
状核”的区域，它就像“守门员”一样控制着信号进出较高级
的思维区域。科学家运用复杂的电脑程序模拟了整个环境，而
且已经弄清楚“思想”的产生事实上是许多彼此冲撞的冲动、
驱策和记忆等争斗的结果。获胜的一方会立即将消息传遍整个
大脑皮质层，这也就是“思想”。通过使用神经网络，我们也
许可以把其中从“冲动”到“结论”的错综复杂的步骤一步步
分解开来，模拟整个“理解”的过程。
在人的大脑皮质中，思维是通过神经网络来实现的，神经
网络由大约60亿个“神经元”组成，并包含着不计其数的联系。
这些神经元排成6层，每层都有100多万列，每一列又有约1000
个细胞。以目前的模拟系统而言，计算机的处理单元要比它小
很多个数量级，但即便如此也已经能令它们对一些非常简单的
刺激作出反应。
举个例子来说，一个3 层的系统就可以学会辨认形状了（
比如符号“￡”）。用一种作用类似于视网膜的设备，图像就
能够对第一层的单元产生刺激。这些信号会在下一层被分析处
理，如果辨认出代表这个符号的二进制码就往输出层发出信号。
辨认成功意味着单元层与单元层之间的联系以电子学的方式得
以加强，下一次碰到同样的信号时作出反应的速度将会更快。
对于单独一个系统来说其用处是极为有限的，但是如果在并行
网络中强化这种联系，整个网络就会渐渐地“学”会些东西。
这正是我们人类的学习方法——一个并行联系的渐进过程。
这种方式也揭示了人类的思考过程和最复杂精密的计算机之间
的巨大差别。在人脑中，每一个思考步骤都同时并行联系着其
他几百万个信息，而几乎所有非试验性的计算机都是线性处理
信息的）只有当解决了一个问题之后（尽管速度非常快）才能
继续下一个。由于这种差异，人类的智慧和电脑的智能就有很
大的不同。这意味着小龙虾（英文为cray）远比克雷（Cray）巨
型计算机来得聪明。原因很简单：它能学习。一台线性运转的
机器永远也不会具有意识，但如果能有足够复杂的神经网络系
统，它们就有可能最终发展成为人工大脑。
那么，我们开发出真正的人工智能的可能性有多大呢？它
是不是宇宙中所有技术社会不可避免的进化趋势呢？
笛卡尔（Rene Descartes）曾写过一句非常著名的话“我思，
故我在”。但也有人指出他错了，正确的说法应该是“我在，
故我思”。这么说的理由是学习并非意识的全部。人类——也
许还包括这个行星上的其他某些动物——似乎已经远远超越了
这个界限。我们的脑已经变得如此复杂，以至于达到了一种心
理学上称为完形的形态，其复杂性已经达到所产生的结果大于
其各部分之总和的境地，这就是“自我意识”。
足够复杂的神经网络会不会具有这种半神秘的性质呢？如
果有的话，这种高度先进的复杂“生命体”会不会具有独立生
存的能力、甚至主宰原先创造它的生物化学物种呢？这一幕令
人联想起至少一千零一部科幻电影，它也许深深扎根于那种被
玛丽·；雪莱（Mary Shelly）的小说《弗兰肯斯坦》 所激起的恐
惧之中。但是并没有什么理由可以令人怀疑一个历史悠久、技
术先进的文明会创造不出具有智慧、能独立思考，并可能取代
其创造者的生命形式。
也可以从另一个角度来看这个问题。在过去10年里，控制
论得到了惊人的发展。现在控制论专家和计算机工程师正在认
真讨论生产计算机化的人体器官替代物（既有外部的，也有内
部的），以及将脑中记忆的信息转存到芯片上去的可能性。这
些高新边缘技术从理论上为我们展现了一个不死的未来，我们
只要替换身上陈旧的器官或者干脆把整个人的思想移植到人造
躯体上就可以了。不管这种技术引起�