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乌鸦用树叶和树枝制作工具。这些工具用途广泛，并且在制作出来之前就可从其结构中看出其用途，有的带钩，有的则专为寻找和捕获昆虫猎物而制作。乌鸦们通常在飞行时随身携带这些工具，不用时就将其放置在巢穴周围。
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Tina Adler,“Crows Rely on Tools to Get Their Work Done.”Science News 149, no. 3 （January 20, 1996）: 37.
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鳄鱼无法抓捕猎物，所以它们时常用石头和树根围剿猎物。树根将死掉的猎物牢牢固定住，这样一来鳄鱼就能美美地享用它的大餐。一些人们认为鳄鱼利用石头和树根也是利用工具的一种体现。
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16. 动物交流的原因各式各样：防御（危险接近时向同伴发出信号）、采集食物（告知同伴食物来源地）、求爱和交配（向同伴发出求偶信号并警告潜在竞争对手远离）以及保护领地。说到底，交流最根本的动机是生存。但有些动物交流不仅是为了生存，还有表达情感的动机。
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以下举出一些新奇有趣的动物交流方式：
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·马来西亚的雌性树蛙用脚踩植物的方式向潜在配偶发出求爱信号。Lori Oliwenstein, Fenella Saunders, and Rachel Preiser,“Animals 1995.”Discover 17, no. 1 （January 1996）: 54–57;
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·雄性草原田鼠（一种小型啮齿动物）梳理毛发以散发体味来吸引配偶。Tina Adler,“Voles Appreciate the Value of Good Grooming.”Science News149, no. 16 （April 20,1996）: 247.
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·鲸通过一系列的呼叫声进行交流。Mark Higgins,“Deep Sea Dialogue.”Nature Canada 26, no. 3 （Summer 1997）: 29–34.
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·灵长类动物通过声音传递信息。有研究学者们研究了美洲中部和南部的卷尾猴、松鼠猴和金毛狮狨，这些动物在森林中彼此很难看到对方，所以它们演变出一系列呼叫声或尖叫声，以告知同伴前往食物地点。Bruce Bower,“Monkeys Sound Off, Move Out.”Science News 149, no. 17（April 27, 1996）:269.
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17. 雄性大猩猩Washoe和雌性大猩猩Koko均通过北美手势语合格认定，它们是能进行交流的灵长类动物中最有名的两只猩猩。黑猩猩Viki学习后能发出三个单词的音：mama,papa和cup;两只雌性黑猩猩Lana和Kanzi学习后能照标识按按钮。
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Steven Pinker对研究学者们声称的类人猿动物能理解手势语做出了回应。在The Language Instinct: How the Mind Creates Language （New York: Morrow,1994）中，他指出猩猩学习的只是简单的北美手势语，并未经过完成内容的学习。它们学习的部分也只是真正的手势语的模仿手势。他还指出研究学者们通常误将猩猩单纯的手部动作当作手势语。Washoe队中有一名失聪的研究学者，这名学者也发现相比自己记录的猩猩手势语列表，其他学者的记录列表要长得多。
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18. David E. Kalish.“Chip Makers and U.S. Unveil Project.”NewYork Times,September 12, 1997.
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19. “1900~1998年计算的指数级增长图”来源于如下数据：
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美元币值换算成1998年的美元币值，其换算标准为各年的居民消费指数之比，该居民消费指数数据来源于明尼阿波利斯的伍德罗联邦储备银行。
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巴贝奇在19世纪30年代设计了分析机，直至1871年逝世之前仍在不断完善其构想，然而却从未能完成其发明。我对于分析机的制造时间仅为一个估测值，约为1900年的某一年，此时正值机械技术成为可行技术。而对于机械技术的可行性估测基于同时期其他机械计算技术发展之上。
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20. 如要了解更多有关未来计算机容量的内容，可见Hans Moravec,Mind Children: The Future of Robot and Human Intelligence（Cambridge, MA: Harvard University Press, 1988）;和Think Quest网站的“An Interview with David Waltz, Vice President, Computer Science Research, NEC Research’ Institute”。我在自己的书The Age of Intelligent Machines（Cambridge, MA: MIT Press, 1990）, 401–419中也讨论了此部分内容，以上三个资源都讨论了计算的指数级增长。
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21. 一种数学理论，阐述了信息与噪声的区别，以及通信交流渠道承载信息的能力。
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22. The Santa Fe Institute作为先驱者，大大推进了系统兴起和复杂化领域的理论和技术发展，其中为混沌和复杂模式发展做出重要贡献的人物之一便是Stuart Kauffman，其著作At Home in the Universe: The Search for the Laws of Self-Organization and Complexity（Oxford: Oxford University Press, 1995）中探究了“混沌与有序交接处的力”（摘自其中的目录）。
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John Tyler Bonner在其著作Evolution of Complexity by Means of Natural Selection（Princeton, NJ:Princeton University Press, 1988）中提出了这样的问题：“一个简单的受精卵如何长成了一位结构精细的成人？一种细菌（假设是几百万年以前的）如何演化成了一头大象？”
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Sante Fe Institute中另一位杰出的思想家是John Holland，他在其著作Hidden Order: How Adaptation Builds Complexity （Reading, MA:AddisonWesley; 1996）中记录了他1994年在Sante Fe Institute发表的一系列演讲。
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另有John H. Holland,Emergence: From Chaos to Order（Reading, MA: Addison Wesley, 1998）和M. Mitchell Waldrop, Complexity:The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos（New York: Simon and Schuster, 1992），以供参考。
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第二章 机器智能：超越人类智能的那一天正在迫近