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实际上，有用的“想法”是由一定数量的基因组合产生的。同样，人类大脑处理信息的一个基本特征就是进行大量的合作。大脑的一个神经元只负责一种记忆的极小部分。如对人的脸部记忆，一个神经元能记住一个人的脸部的某一小部分特征，但它也能记住几千个人的脸部的某一小部分特征。我们对一个人脸部的整体记忆，不是由一个神经元完成的，而是几千个神经元互相作用，综合产生一种突发特性才形成的。同样，一个复杂的多细胞生物会有几万个甚至更多的基因，其中每个基因都具有多种功能，负责形成一种特性的某一小方面。人类大脑就是一个极佳的例子，大脑的产生以及正常运作需要2万个基因和80%的基因组的共同作用。
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即使是生命体出现之前的原初生物，其化学成分之间也会相互作用形成组合物，这种组合物能反映的信息胜过各个化学成分所反映的信息的总和。其实，化学成分具备的这种“洞察力”没有什么神奇的地方，只是各个组成部分的随机组合，而进化更倾向于选择那些稳定的、有利于复制的、高级别的信息。对于生命体来说，基因之间组合产生复杂“想法”的现象很普遍，因为每一种有机体都有几十亿相互作用的基因的“想法”，经过无数代的发展演化，产生大量复杂的思想。
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例如，细菌之间联合成为一个整体，能够产生比单个细菌更为有效的抵御功能。在这个由不同细菌组成的合作结构中，每一种细菌负责各自的任务，这种组合类似于多细胞生物。进一步说，多细胞生物的劳动分工也很细致，不同的细胞种类负责不同的任务，这些细胞共同作用，才使有机体得以生存和繁衍。
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动物之间也存在紧密的、聪明的合作，这样的例子很多，如一些群居昆虫。而越来越多的证据表明植物之间也有合作与交流。例如，花旗松通过地下真菌网与同一品种的树苗（但不是直系后代）共享土壤资源。花旗松让人联想到那些年老后成为慈善家的富翁。又如，番茄植株在遭受攻击时，会向空中和地下发出化学信号，附近的同类收到信号后会加强防备。
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很有意思的是，一些特别不受干扰的生态系统会自发形成某些结构特征。例如，在尼日尔有几个区域会轮流出现茂盛的植物地带和贫瘠的土地两种面貌特征，形成了类似于老虎斑纹的保护色模式。即使在资源缺乏时，这个生态系统还是能够通过这种模式使一些植物存活下来。
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这种高级的、“智慧型”的信息处理行为的根源在于DNA。但是这个高层次的、基于生态系统的“想法”与单独的DNA片段之间的关系很遥远：处于信息等级顶端的“概念”是由底下各个层次的“想法”集合起来形成的（这一信息等级结构为：生态系统、有机体集合、有机体的生理特性、基因的相互作用等）。两者之间的距离很可能和意识与单个神经元活动之间的距离一样遥远。
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超出有机体的范围讨论进化问题会引起争议，但是我想说明的是：只要各种信息载体之间存在竞争的、变化的“想法”，就会产生类似进化的行为特征。
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很可能某些特别复杂的“想法”确实要由一群有机体共同作用才能形成。如果出现一种“想法”使这群有机体都能存活下来，从原则上说，进化会倾向于选择这种“想法”。虽然需要通过基因将这一“想法”传到后代，但是进化主要关注“概念”层面的信息。在这个语境中，概念层面指这群有机体（而不是基因），将这群有机体看作一个系统。同理，不是因为主宰基本粒子的物理规则生效了，才使今天的股票市场涨了1%，虽然没有基本粒子的存在，股票市场也根本不可能存在。
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从DNA片段开始，一级一级直到生态系统，甚至是生态系统的上一级，从原则上说，进化在各个级别都会舍弃那些与生存不相关的“想法”，而保留那些准确的、重要的“概念”。这一处理方式会促使低层次的“想法”综合形成高一级的“概念”。
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[1]黄色节杆菌元素是一小段DNA，因具有黄色节杆菌（Alu，Arthrobacter luteus的缩写）限制性内切核酸酶的行为特性而命名。——译者注
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贪婪的大脑：为何人类会无止境地寻求意义 天才的细胞
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到目前为止，我只是讨论了DNA层面的信息管理。如果其他有机体也采用基因信息处理的方式，那么怎样才能在进化这场军事竞赛中胜出呢？一种方式是细胞运用其他工具进行信息储存和信息更换，建立新的级别，不仅涉及各种“想法”的结构和范围，还要能进行运算。
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计算机的应用使科学领域发生了革命性的变化。上周我花了几天时间，分析了一个功能性磁共振成像数据库。准确地说，是我的计算机做的分析。计算机需要进行超过30亿次的运算才能得出结果。对科学家来说，计算机是无可替代的工具，在收集和分析信息方面起了巨大的作用。
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如果一种生物不仅在随机的基因突变中比其他生物优秀，而且具有很强的计算功能，那么这种生物在竞争中就具备了优势。
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目前，基于DNA的“想法”只有通过进化才能更新。也就是说，通过有机体的更新换代，那些仍然能够继续生存的基因（或基因集合）被选中，而另外一些则被淘汰。这种了解周围环境的方式效率太低：在充分学到一些经验之前，上百万种生命形式已经消亡了。较为理想的一种方式是，在有机体的一个生命周期内就获取相关知识。
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听起来似乎只有动物才能做到这一点。实际上，包括细菌在内的很多单细胞生物也以这种灵活的方式处理信息。
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这一方式的主要机制是由基因编码形成的蛋白质。一些蛋白质之间相互作用，按照逻辑规则进行基本运算；另一些蛋白质则负责收集环境信息；还有一些蛋白质返回到制造它们的DNA分子上，通过调控不同基因从而改变其他蛋白质的功能。通过蛋白质的这种信息交流方式，大量复杂活动得以正常进行，还可获得高效的学习形式和有用信息。
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同源异型基因的例子可以说明复杂概念的形成。同源异型基因通过激活或压制其他基因，决定动物胚胎时期肢体的位置和数量。一些同源异型基因会下降一个等级，去调控其他基因的行为。[1]人类的活动与此类似。比如一个大公司里不同岗位等级的职员形成一个员工网络；或者我们所做的不同层次的归类，如便携式电脑属于电脑，电脑是一种电子设备，电子设备属于机器范畴，所有机器都是工具，工具属于物体，等等。大多数复杂的系统都受益于不同等级的知识和管理，包括单细胞生物。
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但是更让人惊奇的是，一些微生物以蛋白质为基础进行运算，表现出了很强的学习能力。以细菌为例，细菌通过释放化学信号互相交流，如果化学信号暗示缺乏食物，每个细菌会分散到在一个区域内，最大限度地消费可用的一点食物。
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原生动物和细菌在碰到不同类型的食物或潜在的危险时，甚至会运用一些基本的学习和记忆形式。例如，在直肠内的细菌如果发现合适的食物，它们会为消化附近可能出现的相关食物做准备。这就像在做某种预测，如果不能很快找到相关食物，它们就会放弃。
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[1]人类基因组大约有23 000个基因，这一数目与其他生物相比要少很多。作为有着地球上最为复杂的器官（人脑）的生物，这一数目也是极少的。然而，通过一些聪明的技巧（如一个基因可以参与多种蛋白质的编码，基因的不同控制等级，等等），我们可以最大限度地利用这些少量的基因。衡量有机体复杂性更理想的标准是蛋白质的数量，而不是基因的数量。在这方面，我们人类远远胜过其他生物。
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