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古尔德曾强调，自然选择只有有限的自由度来改变基本的身体蓝图。例如，许多脊椎动物的管道、布线和构架在几千万年里都没有变化。大概它们源自的胚胎配方不能轻易地修修补补吧。但脊椎动物的身体设计适应并进化出鳝鱼、奶牛、蜂鸟、土豚、鸵鸟、蟾蜍、沙鼠、海马、长颈鹿和蓝鲸。相似是重要的，但差异也很重要！发展局限只排除了宽泛的备选级别。它们本身并不能强迫一个器官发展出其功能。一个胚胎限制如“你应长翅膀”是荒谬的。由于绝大部分动物身上的肌肉都无法满足动力飞行所带来的最严苛的工程需求，因此要那些在正进行发育胚胎内的细胞好好地将自己排列整齐，以便形成恰好能够让鸟类飘浮在空中的骨架、皮质、肌肉和羽毛等结构，是几乎不可能发生的一件事——当然，除非发展方案的制订是根据整个身体的成功和失败历史而产生这一结果的。
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自然选择不应当与发展、遗传或系统发育约束相对立，好像其中一个更重要，另一个不太重要似的。把自然选择与先天限制一分为二的想法，其不清晰的思路就像先天天生与后天学习之间的二分法一样。自然选择只能在像碳基生物活体这样可成长的备选物之中选择，但如果没有选择，东西可以长成有功能的器官，也同样可以长成疤痕组织、肿瘤、疣、组织培养以及颤巍巍的非晶态原生质。选择和约束都很重要，但它们是对不同问题的答案。问题“为什么这个生物有这样的一个器官？”本身是没有意义的。只有当伴随着一个“与什么相比”的短语时，才能问这个问题。为什么鸟有翅膀（而不是螺旋桨）？因为你不能让一个脊椎动物长出螺旋桨来？为什么鸟有翅膀（而不是有前腿或手或残肢）？因为自然选择倾向于会飞的鸟的祖先。
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另一个传播很广的错误概念是，如果一个器官在进化的过程中改变了它的功能，它就不是根据自然选择来进化的。有一个被不断地引用来支持这个错误概念的发现：昆虫翅膀最初不是用来运动的。就像一个朋友的朋友以讹传讹的传说，这个发现已经在反复复述中变异：翅膀的进化本是为了其他一些事情，但恰巧完美地适应了飞翔，于是有一天，昆虫们就决定用翅膀飞了；昆虫翅膀的进化驳斥了达尔文，因为它们将需要逐渐的进化，而半个翅膀是没用的；鸟的翅膀最初不是用于运动的（第一根羽毛的进化不是为了飞而是为了隔热，这大概又是一个记错的事实）。人们只要说“翅膀的进化”，听者就会意地点点头，来给自己完成反适应主义者的论证。怎么能有人说任何器官是为其现在的功能而选择的呢？也许它们是因为别的一些事情而进化的，动物只是在使用这个功能而已，就像鼻子上架眼镜和所有那些众所周知的关于昆虫翅膀的东西（或者是鸟的翅膀）。
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下面的结论是当你去检查事实时所能找到的。我们今天看到的许多器官都保留着它们原始的功能。眼睛一直是眼睛，从感光区域到聚焦影像的眼球都是。其他的一些器官改变了它们的功能。这不是一个新发现。达尔文给出了许多例子，比如鱼的胸鳍变成了马的前肢、鲸的鳍状肢、鸟的翅膀、鼹鼠刨土的爪子，以及人的胳膊。在达尔文的时代，这些相似性是进化事实的有力证据，它们现在仍然是有力的证据。达尔文还引用了功能的变化来解释“有用结构初始阶段”的问题，这个问题始终颇受创世论者的欢迎。一个复杂器官怎么能逐渐进化到只有其最终形式才可用呢？最经常的是，不可用性的前提就是错的。例如，部分眼睛有着部分视力，这比根本没有视力要好。但有时答案是在器官被选择承担它现在的形式之前，它被适应于另一些事情，然后经过一个中间阶段将两种功能都实现了。哺乳动物精巧的中耳骨链（锤骨、砧骨、镫骨）开始时是爬行动物颚连接的一部分。爬行动物经常将下颚贴近地上来感受震动。某些骨头既作为颚铰链也作为震动传送器。之后这些骨头分工就越来越专业逐渐成为声音传送器，逐渐萎缩形成了现在的形状和作用。达尔文将前一个形式称为“前适应”，尽管他强调进化其实并不预测下一年的模式。
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鸟翅膀的进化没什么神秘的。半个翅膀将不会让你像鹰一样骤然升起，但它可以令你从树上滑翔而下或者缓缓落下（就像许多现存的动物那样），它会使你跳跃或者在奔跑时瞬间启动，就像小鸡努力躲避农夫一样。古生物学家的化石和空气动力学的证据最有力地证明了那个中间阶段尚有分歧，但这儿却没什么能令一个创世论者或者社会科学家感到舒服的。
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由乔尔·金索尔夫（Joel Kingsolver）和米弥·科尔（Koehl Mimi）提出的昆虫翅膀进化理论，该理论的目的绝不是为了反驳适应主义，它是一个少有的绝佳理论。像昆虫这样的小型冷血动物要竭力控制它们的体温。它们表面积对体积的高比例使得它们温度上升和冷却的速度都很快。这就是为什么寒冷的月份里外面没有虫子、冬日是最好的杀虫剂的原因。也许昆虫最初的翅膀是作为可调整的太阳板而进化的，在外面冷的时候它们吸收太阳能，热的时候散发热量。金索尔夫和科尔用热动力和空气动力分析，显示太小而不能飞的原翅膀是有效的热交换器。它们长得越大，在控制热量上就越有效，尽管它们会到达一个收益递减的点。这个点是在翅膀大小的范围之内，其中太阳板可以作为有效的翅膀。过了那一点，随着翅膀长得越来越大，它们变得越来越有利于飞行，直到它们现在的大小。自然选择能够在从没有翅膀到现在的翅膀大小范围之内促使其有更大的翅膀，在翅膀中等大小时其功能逐渐发生了变化。
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因此，那这个事实是怎么被篡改成这样荒谬的故事了呢？一天一只古老的昆虫拍着未修改过的太阳板起飞了，接着其余的昆虫从那时起也开始这么做了直到现在。部分原因可能是由于对古尔德介绍的一个术语“前适应”的误解，它是指一个旧器官向一个新功能的适应（达尔文的“前适应”）或者一个非器官向具有一个功能的器官的适应（一些骨头或组织）。许多读者把它理解为一种已经取代了适应和自然选择的新的进化理论。但是它不是。再次声明，复杂设计是原因。偶尔，一个为一项复杂、不大可能完成的任务而设计的机器会被迫多做一些更简单的事。一本叫《一台坏计算机的101种用途》（101 Uses for a Dead Computer）的漫画书中展示了个人电脑可以被用作镇纸、养鱼缸、船锚，等等。这个幽默源于将复杂技术屈尊用于一个低级机器能够完成的卑微职能。但绝不会有本漫画书叫《一个坏镇纸的101种用途》来展示它可以用作一台计算机，所以这就是生物世界的前适应。在工程学的基础上，一个设计用于适应一个目的的器官被创造性地用于另外一些目的，这样的概率太小，除非新的目的很简单。即使那时动物的神经系统常常必须被适应去寻找和保持新的用途。如果新的功能实现起来非常困难，自然选择一定对这部分做了大量的改组改造，就像它给予现代昆虫的翅膀那样。一只家蝇在躲避一个抓狂的人时，会在快速飞行中突然减速、盘旋、在自身长度范围内掉头、颠倒着飞、翻筋斗、打转或降落在天花板上，所有这些都可以在不到一秒钟内完成。正如一篇名为《昆虫翅膀的机械设计》的文章写道：“昆虫翅膀工程设计的微妙细节，任何人造的机翼都无法企及，这显示了昆虫翅膀是多么出色地适应了特技飞行。”昆虫翅膀的进化是支持自然选择的一个论证，而不是反对自然选择的一个论证。选择压力下的变化与没有选择压力是不同的。
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复杂设计位于所有这些争论的核心，这也为指责达尔文提供了最后一个说辞。难道这整个观点不太过混沌了吗？既然没有人知道可能的生物体的种类数量，任何人怎么能说它们中无限小的一部分有眼睛呢？也许这个观点是循环论证的：人们称之为“适应性复杂”的东西就是人们相信，除了自然选择别无他法来进化的东西。正如诺姆·乔姆斯基写道：
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所以这个命题是，自然选择是对实现一个功能的设计唯一的物理解释。确切地说，这不可能是对的。来看看我的物理设计，包括我具有正质量的特征。它实现了一些功能——比方说，使我没有漂移到外层空间去。坦白地说，它的物理解释与自然选择没有丝毫关系。同样一些不太基本的特征也是如此，你可以随意举出例子来。所以你不能确切地表示出你说的意思。所谓只要系统被选择来满足某个功能，那这个过程就是选择，对此我觉得很难给出一个不成为同义重复的解释。
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关于功能设计的论断由于没有以准确的数字表述，确实留下一个怀疑的缺口，但对于所涉及的量多一点思考就弥补了这一缺口。选择不是用来单单解释有用性的，它是用来解释不大可能的有用性的。使乔姆斯基没有漂到外部空间的质量不是一个不大可能的条件，无论你怎样来衡量概率。“不太基本的特征”——随意举个例子，脊椎动物的眼睛——是不太可能的条件，无论你怎样衡量概率。拿一个抄网从太阳系里捞物体；回到10亿年前地球上的生命中取一些生物体的样本；搜集一些分子计算它们在物理上所有可能的结构；将人的身体分作一格一格一英寸的管子。再让我们算算样本里有多少比例的成员能够自己形成光学影像。我们将会看到，在这两个比例之间，会有在统计上有效的明确差异出现；而我们要对这个差异进行解释。
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在这点上批评家可以说这个标准——看见与看不见——是后验的，在我们知道动物们能做什么后，概率预测就没有意义了。它们就像无论我碰巧被发到怎样一手牌，我都得不得不应付的极小概率一样。大多数物质坨不能看，但大多数物质坨也不能克隆，这里我把克隆定义为具有与我随意从地上拾起的石块完全一样大小、形状和组成的能力。
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最近我参观了史密斯博物馆关于蜘蛛的一次展览。当我惊叹于瑞士手表般精确的关节，蜘蛛从吐丝器中抽丝时缝纫机般的动作，蜘蛛网的美妙时，我心中暗想：“怎么能有任何人看到这些还不相信自然选择呢！”就在那时，一个站在我旁边的人大声说道：“怎么能有人看到这些还不相信上帝呢！”我们俩对于需要解释的先验事实意见一致，但我们不一致的是如何解释它们。在达尔文之前很久，神学家如威廉·帕雷（William Paley）就指出，自然设计的鬼斧神工是上帝存在的证据。达尔文并没有发明要解释的事实，而是发明了解释。
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但到底我们都惊叹于什么呢？每个人或许都会同意猎户座看上去像一个有带子的大家伙，但那并不意味着我们对“为什么星星把自己校准成有带子的人”需要一个特殊解释。但对于眼睛和蜘蛛表现出“设计”而猎户座没有“设计”的直觉可以被解释为显性标准。需要有一个异质的结构：一个物体的各部分或方面无法预言彼此的不同。也需要有一个一致的功能：不同部分的组织布置是为了使系统实现某种特殊效应——之所以特殊是因为对于缺少那种结构的物体是不大可能的，之所以特殊是因为它令某些人或某些事受益。如果你不能比描述那个结构更加经济简洁地陈述那个功能，你就没有设计。晶体不同于隔膜，隔膜不同于光色素，没有任何无指导的物理过程会将这三者存入同一个物体，更不用说对它们完美地校准了。但它们却有一些共同之处——都需要高保真的图像形成——这就解释了为什么它们被一同发现在一只眼睛中。相比之下，对于克隆石头，描述结构和陈述功能是相同的一件事。功能的概念什么也没有增加。
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最重要的是，将适应的复杂性归因于自然设计不只是对于设计卓越性的认可，就像现代艺术博物馆里昂贵的设备。自然设计是关于设计起源的可证伪假说，需要繁琐的经验实证。记住它是如何工作的：复制因子之间的竞争。任何表现出设计的征兆，但不是源于一长列复制因子的东西不能由自然选择理论来解释，事实将反驳这个理论：缺少生殖器官的自然物种，昆虫像晶体一样从岩石中长出来，月球上的电视机，洋底裂沟中喷出来的眼睛，形状连挂钩和冰桶这样的细节都像宾馆房间的洞穴。另外，所有器官能够带来的好处，在最后都必须为了进行繁衍后代的任务而服务。一个器官的设计可以是为了看或吃或求偶或护理幼子，但最好别是为了自然的美、生态系统的和谐或是自我毁灭。最后，功能的受益者必须是复制因子。达尔文指出，如果马进化出马鞍子，他的理论就立刻被证伪了。
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尽管有谣言和民间传说，但自然选择仍然是生物学解释的核心。生物组织只能被理解为适应、适应的副产品和杂音之间的相互作用。副产品和杂音不会排除适应，也不会让我们一筹莫展无法区分它们。这正是为什么生物组织如此令人着迷——是它们几乎不可能的适应设计——从而要求在自然选择的启发下对它们进行反向工程逆推。副产品和杂音因为它们被负面地定义为非适应，所以它们也只能通过反向工程逆推才能被发现。
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对于人类智能来说也是如此。心智的重要能力，以及它们那些任何机器人都无法复制的杰作，都是自然选择的亲手作品。这并不意味着心智的每个方面都是适应性的。从低层次的特征如神经元的迟钝和嘈杂，到重大的活动如艺术、音乐、宗教和梦，我们都应当预料到其不是生物学家意义上的适应的活动。但这不是说我们对于心智如何工作的理解将会不完整或干脆就是错的，除非它与我们对于心智如何进化的理解相配合。这就是本章其余部分的主旨。
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遗传算法的威力
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我们所要讨论的第一个问题，是人脑为什么会进化？答案就在信息的价值中，大脑就是设计用来处理信息的。
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每次你买报纸时，你都在为信息付费。经济学家解释了为什么应该这么做：因为信息传递的收益值得付费。生命是赌博中的机会。在岔路口往左拐还是往右拐，与瑞克待在一起还是与维克托一同离开，人们知道哪个选择都不能保证好运和幸福；人们所能做的只有碰运气。究其本质，生命中的每个决策都可以归结为买哪张彩票。比方说，一张彩票花1美元，有1/4的机会中10美元。平均来说，你每玩一次会净赚1.5美元（10美元除以4等于2.5美元，再减去1美元的买彩票成本）。另一张彩票价格1美元，有1/5的机会可以中12美元。平均下来，你每次会赚1.4美元。两种彩票数目相同，上面都没有标注中奖的概率。如果有人可以告诉你哪张是哪种彩票，你会付他多少钱？你至多可以付他4美分。没有信息的话，你将需要随机抽取，估计平均会赚1.45美元（一半时间1.5美元，一半时间1.4美元）。如果你知道哪张有更好的平均收益，你每次就会平均赚1.5美元，所以即使你付出4美分，你每次还会多赚1美分。
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绝大多数生物体不买彩票，但每当它们的身体能够以不止一种方式运动时，它们都在投注选择。如果成本低于在食物、安全、求偶机会，以及其他资源方面的预期收益，它们应当会愿意“付费买”信息——这些“费用”包括组织、能量和时间。所有收益的评价方式都最终根据能否提高后代预期生存数量。在多细胞动物中，信息是由神经系统搜集的，并转化为能获益的决策。
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更多的信息往往会带来更大的回报，并赢回额外的成本。如果一个财宝箱被埋在你家附近的某个地方，那么仅仅一条告诉它被埋在北半边还是南半边的信息就很有帮助，因为这节省了你一半的挖掘时间。告诉你它在哪个象限的信息会更有用，等等。坐标上有越多的数字，你就会越少浪费无效挖掘时间，所以你就会愿意付钱得到更多的信息，直到那一点已经非常接近，而不值得再花成本去做更小的细分为止。与之类似，如果你要破解一个密码锁，你拥有的每个数字都会减少需尝试的次数，因而节省的时间会抵消付出的成本。因此往往信息越多越好，直到收益递减的那一点，这就是为什么有些谱系的动物进化出越来越复杂的神经系统。
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自然选择不能给生物体关于它所处环境的信息或是关于计算网络、小幽灵（后台程序）、模块、技能、表征或处理信息的心智器官的信息。它只能在基因之间选择。但基因构建了大脑，且不同的基因构建了以不同方式处理信息的大脑。信息处理的进化必须在螺母和螺栓层次，通过选择影响脑加工处理的基因才能实现。
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许多种类的基因会为了更好的信息处理而成为自然选择的目标。修改过的基因会沿着脑室壁（脑中心的洞）产生不同数量的增殖单位，这会产生制造灰质的皮质神经元。其他的基因会允许增殖单位为不同数目的周期而分开，创造出不同数量和种类的皮质区域。借由移动一些化学物质轨迹和分子建构的路标等方式，用来连结神经元的神经轴可以被诱导往不同的方向上移动，进而完成将神经轴重新布线的目的。基因可以改变分子构成的锁钥结构，以便鼓励一些神经元和其他神经元进行连结。就像那个关于如何雕刻大象雕塑的老笑话中讲的（去掉所有看上去不像大象的部分），神经回路能够通过将程序设计为某种细胞和突触适时的自杀而塑造。神经元能够在胚胎发育的不同时点变得活跃，它们的激活模式，无论是自发的还是程序设计的，都可以在下游被解释为关于如何连线在一起的信息。许多这些过程在级联中相互作用。例如，增加一个区域的大小使得它能够在下游竞争中得到更好的位置。自然选择不关心脑加工过程如何怪异或是形成的脑如何丑陋。对修改的效果的评估，严格按脑算法指导动物的整体感知、思维和行动的效果。通过这些过程，自然选择能够构建一个功能更佳的大脑。
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但随机变异的选择真的能改善神经系统的设计，还是会粉碎它，就像毁坏一个计算机程序中的字节一样，最后保留了没有被损坏的系统？计算机科学的一个新领域被称为遗传算法，它显示了达尔文主义的选择能够创造越来越智能的软件。遗传算法是复制出多个副本的程序，尽管有一些随机变异使得每个副本都略有一点儿差异。所有的复制品在解决问题时都有一场比赛，表现最好的才被允许为下一轮繁殖供给复制品。但首先，每个程序的各个部分都再次被随机变异，且成对的程序进行交配：每个都被一分为二，并相互交换半个。在经过许多轮的计算、选择、变异和繁殖后，幸存下来的程序往往比一个人类程序员所能设计的任何东西都要好。
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与探讨心智演化更为相关的，是这个遗传算法在神经网络上的应用。我们可以将从模拟的感觉器官所得到的信息给一个网络作为输入，然后把网络的输出传递至模拟的肢体，再把这个网络放置在一个散布着“食物”及其他竞争网络的虚拟环境中。那些得到最多食物的网络在下一轮变异和选择之前留下了最多的复制品。变异就是连接权重的随机变化，有时伴随着网络之间的性别重新组合（交换一些它们的连接权重）。在早期迭代期间，“动物”——或者，就像有时它们被称为的，“有生命的物体”——在它们的领地内随意游荡着，它们偶尔会碰到一个食物。但随着进化，它们变为由一个食物呼啸而去。我们的确发现，当一整群神经网络是以演化的方式来调整它的内部的连结权重时，它们所表现出的效能通常都要高于单一网络自行进行学习所能够达到的效能。对于隐含多层级的网络尤其如此，这种网络是复杂动物，特别是人类一定具有的。如果一个网络只能学习，而不进化，那么环境的传授信号传播到隐含层时会被稀释得十分微弱，只能微弱影响连接权重。如果一群网络能够进化，即使它们不能学习，突变和交配的过程仍能直接地修改隐藏层当中的连结权重值，该网络能够在一瞬间拥有与最佳状态更为接近的连结重值组合。这也就是说，网络先天的结构是自然选择的结果。
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