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诚然，就失败所蒙受的代价而言，生物进化比一个研究灯泡材料的发明家或者研究理论的科学家要惨重得多。以大雁为例，大雁体内的血红蛋白变体不啻于大自然所做的一场生存实验。如果变异的结果是血红蛋白从稀薄的空气中摄取氧气的能力提升，那么成功。但如果结果是血红蛋白失去携氧能力，那么这种变异连同这个个体就将落入万劫不复之地。
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理论科学和工程技术中的失败通常不会有致命的危险，但是错误的观点也往往没有那么容易被澄清。著名的天文和天体物理学家弗雷德·霍伊尔爵士（Sir Fred Hoyle）直到2001年去世都拒绝接受宇宙大爆炸理论，不仅如此，他还为流感理论辩护，认为流行性感冒是太阳风减弱时外星病毒侵入地球大气所致。19世纪的开尔文勋爵曾经用热力学定律以及他的基督教信仰作为测算地球年龄的依据，结果得出的结论只有地球实际年龄的数百分之一。
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科学和技术的修罗场上从来不缺充斥着错误信念的聪明脑瓜，而且那些人往往至死不悟。量子物理的创始人之一马克斯·普朗克（Max Planck）曾经颇有洞见地表示：“科学理论的胜利往往建立在异见者的坟墓之上，而不是他们的皈依，下一代人成长过程中耳熟能详的理论即他们认为的真理。”科学就像大自然，总是随着丧钟的节拍翩翩起舞。
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巧合的是，大自然抵抗致命错误的秘诀之一恰好被技术发明领域所借鉴：人海战术。探索自然图书馆的生物不止一个，同样的道理，每一项重要的发明也不是某个天才孤军奋战的成果。尽管从在浴缸里泡澡的阿基米德到在专利局上班的爱因斯坦，每个伟大的科学家脑海中的世界对大多数人而言都难以想象，但是如同有成群的生物涌入生物进化的各色化学图书馆一样，科学和技术创新的另一个真相是它们的进步需要密集的资源投入。开发FORTRAN需要众人通力合作，而爱迪生在研制灯泡、电话和电报机的时候也借助了数十名助手的协助。
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19世纪的工业革命更是某个新兴阶层崛起的结果，这个阶层的成员主要是受过优质教育的技工，而不是衣冠楚楚的贵族科学家。这些手艺人为了提高生产效率发明了一系列新技术，包括蒸汽机和自动织布机。时至今日，任何新技术的发明，从新款手机到新式药物，抑或新型能源，都需要大量的科学家和工程师经过激烈的竞争和无数次的失败才有可能成功。从这些例子来看，如果没有试错的过程，我们很难想象有更合理的成功方式：参与的人越多，尝试的可能性也就越多，相应成功的概率也就越高。
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与自然界类似，技术和科研人员们总是同时行军在各自领域的最前线。提出过“行为榜样”（role model）和“自我应验预言”（self-fulfilling prophecy）概念的美国社会学家罗伯特·默顿（Robert Merton），因他对于科学理论多起源的归纳而被科学界铭记。默顿把同一个理论的不同起源直接称作“多起源”（multiples）。类似的例子举不胜举：气体温度和压力之间的关系在英语国家被称为波义耳定律，而在法语国家则被称为马略特定律，因为罗伯特·波义耳（Robert Boyle）和埃德姆·马略特（Edme Mariotte）分别通过自己的工作独立发现了这个规律。
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罗伯特·富尔顿（Robert Fulton）、马奎斯·德朱弗若依（Marquis de Jouffory）和詹姆斯·拉姆齐（James Rumsey）都是蒸汽船的“设计者”；温度计更是至少有6名不同的发明者。更广为人知的例子是微积分，它几乎由牛顿和莱布尼茨两人同时提出；而伊莱沙·格雷（Elisha Gray）则与格拉汉姆·贝尔（Graham Bell）在同一天申请了电话机的专利（尽管最后还是贝尔赢得了法律仲裁的专利权）。
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科研以及技术多起源的现象之所以存在，是因为科学问题与自然界的生命一样，同一个问题通常有多种解决途径。最典型的例子也是科学家研究较为充分的一个问题：生物学家称之为碳固定，而工程学家称之为碳脱除，研究的关注点都是如何除去大气中的二氧化碳。生物除碳的中流砥柱是一种植物酶，它能够把二氧化碳连接到一种名为1，5-二磷酸核酮糖的糖分子上。一旦结合，二氧化碳就会成为新分子的一部分并参与接下来的代谢反应，并最终成为植物实体的一部分。这个过程不仅可以促进植物生长，让今天的我们能够用上化石燃料，它也是碳元素在生物圈和非生物圈循环的方式。
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不过自然界并不是只有植物拥有固定碳的能力，某些细菌能够用乙酰辅酶A，而另一些则可以利用三羧酸循环中的某些中间代谢产物固定二氧化碳。试图阻止气候变暖的环境工程师也在研发更先进的碳脱除技术，比如利用乙醇胺或氢氧化钠分子固定二氧化碳。
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默顿的多起源理论在许多其他例子中也适用。汽车的发动机可以是往复活塞式，也可以是偏心转子式。汽车的燃料燃烧可以靠汽油发动机的火花塞来触发，也可以用柴油发动机的压缩热来触发。生物可以用灵活的单眼感知光线，也可以借助复杂精致的眼球感知光线。生活在极圈的鱼类体内的抗冻蛋白前身是不同酶的晶体蛋白及高度多样化的携氧球蛋白，都是生物对于同一个问题的多种解决方式。
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科学技术和生物创新的另一个共同点是擅长废物再利用，这在技术发明的历史上体现得淋漓尽致。根据作家斯蒂芬·约翰逊（Stephen Johnson）的记述，约翰内斯·古登堡（Johannes Gutenberg）发明印刷术的契机是他从别人那里借来的一台机器，那台机器配有螺旋传送装置，在设计之初是用来给客人上酒的，而古登堡对它做了改装使它成为驱动新媒体运转的高效引擎。用于加热食物的微波炉技术最早来自雷达：一名雷达工程师在微波融化了他口袋里的一条巧克力棒后发现了微波的加热功能，最初投入商业使用的产品名称正是“雷达炉”。
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轻质合成材料凯夫拉（Kevlar），发明的初衷是用以替代赛车轮胎上的钢质材料，而现在则大量应用于防弹背心和钢盔的制造。还有一些甚至都称不上“创造”的普通装置也是“旧瓶装新酒”的产物，比如两个锯木架上摆上一块门板就是一张粗糙的桌子；一只靴子也可以当简易的制门器使用；牛奶箱同时也是上好的档案柜，等等。爱迪生说得好：“想要创造，你需要先有想象力和一堆无用的垃圾。”
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1982年，古生物学家史蒂芬·杰伊·古尔德和伊丽莎白·弗尔巴（Elizabeth Vrba）把生物学中的这种现象正式命名为“扩展适应”（exaptation）。事实上，达尔文才是这方面的引领者，他在《物种起源》中就提醒读者，“某个针对特定目的构建的器官可能出于适应更多功能的目的而发生改变”。扩展适应最经典的例子是鸟类的羽毛，构成鸟类羽毛的主要成分与构成爬行动物的鳞片的成分相同，是一种被称为角蛋白（keratins）的致密纤维蛋白。羽毛最初的功能很可能是保温和防水，后来才演变（或者说“扩展”）为用于飞行。
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扩展适应的现象在分子水平也很常见，例如那些调节羽毛合成的调控分子。其中一种蛋白质叫“音速刺猬”（sonic hedgehog）。没错，正是那款著名的电子游戏的名字。这种蛋白质在人类体内负责控制手指和脊髓的生长，而在鸟类体内则与羽毛的生长有关。一种控制后肢形成的调节蛋白在蝴蝶体内负责控制眼状斑点的发育，某些代谢酶更是直接参与晶状体的形成。
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扩展适应的例子是我们要探讨的自然和技术之间的最后一个共同点：创造在一定程度上就是对原有事物的组合优化。我们第一次了解到这个事实是在探讨代谢时，生物通过对已有化学反应的组合把有毒的五氯苯酚代谢成可利用的能源物质，或者把体内有毒的成分代谢成低毒的尿素。对于蛋白质而言，新的创造来自对已有氨基酸的重新组合。而在调控环路中，新的环路起源于调节因子之间新的相互作用。技术发明上的创造也逃不出优化组合的套路，以航空工业的喷气式发动机为例，它的三个主要组成部分分别是提高气压的空气压缩机、混合空气和燃料的燃烧室以及产生动力的旋转涡轮。
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在20世纪，当来自英国、德国、匈牙利和意大利的工程师们埋头研制世界上第一台喷气式发动机时，上述三个部分都已经不是什么新鲜玩意儿了。最早的空气压缩机是装在熔炉上的风扇，人类利用工业风扇的历史已经超过了2 000年；蒸汽机车和内燃机车则是燃烧室不可或缺的操作设备；阿基米德在公元前3世纪就已经发明了螺旋涡轮，第一个燃气涡轮发动机的专利出现在18世纪晚期的英国。
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喷气式发动机的发明并不是优化式创新的特例。几十年前，以经济学家约瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpeter）和社会学家科拉姆·吉尔菲兰（S.Colum Gilfillan）为代表的社会科学家都认为对已有事物的组合优化是发明创造的关键。经济学家布莱恩·阿瑟（W. Brian Arthur）在他的《技术的本质》[26]中甚至直言，“无论什么新技术都必须建立在已有的技术基础之上”。从前面的章节我们大概能够体会，同样的道理在生物学中也适用：任何生物进化中的新性状，无论它在无尽的宇宙图书馆中的哪个角落，都是组合优化的结果，就像每一本新书都不过是对已有文字的重新组合而已。
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试错、人海战术、多起源及组合优化都是科学技术和自然界之间相似的地方，难怪技术学家一直想要模仿自然的创造能力。这里我指的不仅仅是生物技术专家，尽管人类在生物技术领域已然硕果累累：从可以把沾满泥渍的裤子洗得干干净净的含酶洗衣粉到糖尿病患者使用的人工合成胰岛素、通过基因工程培育的抗虫作物。生物技术的材料取自生物本身，因此它从一开始就已经利用了自然图书馆带来的便利。我在这里想搞明白的是，与人造材料打交道的技术学家是否也能享受同样的便利，比如利用玻璃、塑料、硅质材料或YaMoR的专家。
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技术创造与生物进化并没有我们想的那么神秘，反而特别因循守旧。技术学家们早就发现，创造的过程犹如一个按部就班的算法，连机器都能重复。变异通过改变DNA创造具有新表现型的生物，其中一些经过自然选择幸存下来并繁衍生息，这个过程就是在变异、选择中不断循环往复。意识到这一点的技术学家，确切地说是计算机科学家们，据此创立了一个全新的领域，以研究生物进化的算法，他们想要完全依靠计算机解决现实世界中的复杂问题。
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一个著名的例子是广为人知的旅行推销员问题（traveling salesman problem），这个数学谜题由爱尔兰数学家威廉·罗恩·哈密尔顿（William Rowan Hamilton）在19世纪中期提出。旅行推销员问题的预设条件并不复杂：一个推销员要出门拜访几个身处遥远城市的潜在客户，每个客户都住在不同的城市。推销员需要乘车或乘坐飞机前往，这意味着旅程中会耗费大量时间。而推销员是个恋家的人，他希望在保证造访客户数量的基础上，每趟出差的时间越短越好。旅行推销员问题讨论的是，找出一条经过所有城市的路线，让推销员能够以最快、最高效的方式完成出差。
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这个数学问题的难度远远超出它的表象。如果城市的数量不多，几乎任何人都能轻松设计出最短的旅行线路。但是当需要考虑的城市数量超过十几个时，最优路线的制订就变得异常困难。旅行推销员问题属于计算机科学家口中典型的“非确定、多项式”的计算问题。这类命题是目前最困难的计算问题之一，困难的原因在于问题的解决方案将随着城市数量的增加呈指数级上升。
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围绕旅行推销员问题已经有上千篇相关论文发表。关注这些论文的读者并不是推销员，而是计算机芯片的设计师。计算机芯片内包含了数以亿计的元件，电子元件之间通过连接进行数据交换。由于缩短元件之间的连接距离能够在节省电能的同时提升计算速度，所以制订电路元件（“城市”）之间的最短路线自然也就成了芯片设计师们的诉求。为百货公司运送货物的卡车司机、联邦快递以及到社区接送学生的校车对这个问题都不会感到陌生。甚至大黄蜂也需要解决这个问题：一只工蜂每次回巢前可能要“拜访”数百朵花，对它们而言，走太多的冤枉路就意味着负担不起的浪费。
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如果考量的“城市”数量在数千座上下，那么以复杂的数学手段为推销员设计最佳路线依然是可行的。虽然这些数学理论复杂高深，但是从名字上却一点看不出来，比如“切割平面法”和“分支定界法”。当城市数量上升到百万级别时，这些方法依旧能够制订出接近完美的路线。不过严谨的数学算法并不是必需的，生物学家们愚钝而盲目的算法同样能够解决问题：首先让计算机随机生成一个路线方案——任何路线都可以，无论它多么低效。然后，由计算机程序对生成的路线进行修改，每次只改变其中几座城市（在不同的情景中也可以是停留的商铺、学校或花）之间的线路，继而查看新的路线是否比原来的更短。如果路线的确变短了，就选择继续改变后面的新路线。下一步再重复上述过程，再比较。而如果线路没有缩短就放弃新路线，回到原有的方案上。经过足够多的尝试，这种简单的算法同样能够让路线变得越来越短，最终找到的路线就算不是最优解，也是相对最理想的路线之一。
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这种进化的算法还被应用在了一些你想不到的地方。比如军事作战计划制订员用这种方式设计无人机在敌方领空的最佳巡航路线，密码编译人员用这种方式为敏感信息加密，基金经理用这种算法预测金融市场的动向。汽车工程师也可以通过优化发动机内燃料注入的时间和压力，调整它的运作，而这种算法不负众望，的确能够提升发动机的燃料效率。需要注意的是，仅仅提高燃料效率并不足以推动发动机设计上的改革。
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模拟生物进化的进化算法确实是一种强大的工具，但是似乎还缺点儿什么。它们欠缺生物进化的核心部分：组合优化。大自然是组合优化的一把好手，而原因非常简单：标准化。
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