生物也是算法
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按鈕大概是選擇要咖啡、茶或是可可，第二行是選擇不加糖、一匙糖、兩匙糖，第三行則是選擇要加牛奶、豆漿或是都不加。
今天有位男士走向機器，投入硬币，按下了“茶”“一匙糖”和“牛奶”，機器就會依據一系列明确的步驟開始行動。
先是把一個茶包丢入杯中，倒入沸水，再加上一匙糖和牛奶，然後叮的一聲，一杯西式好茶就這樣出現在眼前。
這就是一種算法。
在過去幾十年間，生物學家已經有明确結論認為，那位男士按下按鈕，接着喝茶，也算是一套算法。
當然，這套算法比自助飲料機要複雜得多，但仍然是一套算法。
“人類”這套算法制造出的不是茶，而是自己的副本（就像你按下自助飲料機的一系列按鈕，得到了另一台自助飲料機）。
控制自助飲料機的算法，是通過機械齒輪和電路來運作的。
控制人類的算法，則是通過感覺、情感和思想來運作的。
至于豬、狒狒、水獺和雞，用的也是同一種算法。
以生存問題為例：有隻狒狒看到附近樹上挂着一串香蕉，但也看到旁邊埋伏着一隻獅子。
狒狒該冒着生命危險去摘香蕉嗎？ 這可以看作計算概率的數學問題：一邊是不摘香蕉而餓死的概率，一邊是被獅子抓到的概率。
要解開這個問題，狒狒有許多因素需要考慮。
我離香蕉多遠？離獅子多遠？我能跑多快？獅子能跑多快？這隻獅子是醒着還是睡着？這隻獅子看起來很餓還是很飽？那裡有幾隻香蕉？香蕉是大是小？是青的還是熟的？除了這些外在信息，狒狒還要考慮自己身體的内在信息。
如果它已經快餓死了，就值得不顧一切去搶香蕉，别再管什麼概率了。
相反，如果它剛剛吃飽，多吃隻是嘴饞，那又何必冒生命危險？ 想要權衡所有變量和概率之後得到最好的結果，狒狒需要的算法會比控制自助飲料機的算法複雜得多，然而計算正确得到的獎勵也大得多，那就是這隻狒狒的生命。
如果是隻膽小的狒狒（也就是它的算法會高估風險），就會餓死，而形成這種膽小算法的基因也随之滅絕。
如果是隻莽撞的狒狒（也就是它的算法會低估風險），則會落入獅子的口中，而形成這種魯莽算法的基因也傳不到下一代。
這些算法通過自然選擇，形成了穩定的質量控制。
隻有正确計算出概率的動物，才能夠留下後代。
但這還是非常抽象。
到底狒狒要怎麼計算概率？它當然不會忽然從耳後抽出一支鉛筆，從褲子後面的口袋掏出筆
今天有位男士走向機器，投入硬币，按下了“茶”“一匙糖”和“牛奶”，機器就會依據一系列明确的步驟開始行動。
先是把一個茶包丢入杯中，倒入沸水，再加上一匙糖和牛奶，然後叮的一聲，一杯西式好茶就這樣出現在眼前。
這就是一種算法。
在過去幾十年間，生物學家已經有明确結論認為，那位男士按下按鈕，接着喝茶，也算是一套算法。
當然，這套算法比自助飲料機要複雜得多，但仍然是一套算法。
“人類”這套算法制造出的不是茶，而是自己的副本（就像你按下自助飲料機的一系列按鈕，得到了另一台自助飲料機）。
控制自助飲料機的算法，是通過機械齒輪和電路來運作的。
控制人類的算法，則是通過感覺、情感和思想來運作的。
至于豬、狒狒、水獺和雞，用的也是同一種算法。
以生存問題為例：有隻狒狒看到附近樹上挂着一串香蕉，但也看到旁邊埋伏着一隻獅子。
狒狒該冒着生命危險去摘香蕉嗎？ 這可以看作計算概率的數學問題：一邊是不摘香蕉而餓死的概率，一邊是被獅子抓到的概率。
要解開這個問題，狒狒有許多因素需要考慮。
我離香蕉多遠？離獅子多遠？我能跑多快？獅子能跑多快？這隻獅子是醒着還是睡着？這隻獅子看起來很餓還是很飽？那裡有幾隻香蕉？香蕉是大是小？是青的還是熟的？除了這些外在信息，狒狒還要考慮自己身體的内在信息。
如果它已經快餓死了，就值得不顧一切去搶香蕉，别再管什麼概率了。
相反，如果它剛剛吃飽，多吃隻是嘴饞，那又何必冒生命危險？ 想要權衡所有變量和概率之後得到最好的結果，狒狒需要的算法會比控制自助飲料機的算法複雜得多，然而計算正确得到的獎勵也大得多，那就是這隻狒狒的生命。
如果是隻膽小的狒狒（也就是它的算法會高估風險），就會餓死，而形成這種膽小算法的基因也随之滅絕。
如果是隻莽撞的狒狒（也就是它的算法會低估風險），則會落入獅子的口中，而形成這種魯莽算法的基因也傳不到下一代。
這些算法通過自然選擇，形成了穩定的質量控制。
隻有正确計算出概率的動物，才能夠留下後代。
但這還是非常抽象。
到底狒狒要怎麼計算概率？它當然不會忽然從耳後抽出一支鉛筆，從褲子後面的口袋掏出筆
