薩摩亞蘚蜘蛛是世界上最小的蜘蛛，只有三分之一毫米，肉眼幾乎看不見。世界上最大的蜘蛛是歌利亞食鳥蛛，重達 142 克，大小與餐盤差不多。作為參考，這大約相當於同一只狼蛛和寬吻海豚之間的體型差異。
然而，體型較大的蜘蛛的行為方式並不比其微小的同類更復雜。“昆蟲和蜘蛛等——就絕對尺寸而言——擁有我們所見過的最小的大腦之一，”巴拿馬城史密森尼熱帶研究所的科學家威廉·維斯洛說。“但是它們的行為，就我們所能看到的，與那些擁有相對較大大腦的生物一樣複雜。所以問題就來了：它們是如何做到的？”
沒有人會爭辯說狼蛛像海豚一樣聰明，或者擁有一個非常大的大腦不是執行復雜任務的絕佳方式。但是越來越多的科學家正在質疑這是否是唯一的方法。你需要一個大的大腦來獵捕難以捉摸的獵物、設計複雜的結構或產生複雜的社會動態嗎？
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幾代科學家一直想知道聰明的生物是如何進化出大的大腦來執行復雜的任務的。但是維斯洛是一小群科學家的成員，他們對大腦如何縮小，但令人震驚的是，它們仍然能夠像甚至比體型大得多的類似物種更好地執行任務更感興趣。換句話說，這就是科學家們所稱的大腦小型化，與計算機晶片中電晶體尺寸的縮小非常相似。事實上，這項研究可能為工程師在未來幾代計算機中可能採用的創新設計策略提供線索。
對大腦小型化感興趣的科學家經常提到所謂的哈勒定律，該定律由德國神經科學家伯恩哈德·倫施提出，並以 18 世紀生理學之父阿爾布雷希特·馮·哈勒的名字命名。它認為，較小的生物會擁有較小的大腦，但大腦與身體大小的比率實際上會上升。令人驚奇的是，地球上幾乎沒有生物違反這一規律。“它非常普遍，並且早已為人所知。而且似乎沒有任何好的想法來解釋為什麼它在世界上是真的，”蜘蛛研究員、也是熱帶研究所的維斯洛的長期合作者威廉·埃伯哈德說。
想象一下，你帶著一個巨大的行李箱打包旅行，然後得知飛機只接受一半大小的行李。旅程還是一樣的，但空間變得緊張，所以你必須更有效率，而且你的包可能會被塞得滿滿的。埃伯哈德的一些較小的蜘蛛也發生了同樣的事情。“它們的大腦沒有留在身體的正確部位。在微小的蜘蛛中，它們的大腦進入了腿部，胸骨鼓了出來，裡面充滿了大腦。它們的身體被這些大腦弄得變形了，”他說。
這個蜘蛛世界的規模比較令人難以置信。以埃伯哈德最喜歡的生物群——園蛛為例。他研究過的最大的園蛛重約 3 克，而最小的園蛛重 0.005 毫克——大約是其同類大小的 60 萬分之一。為了便於理解，想象一下一個正常的成年男子站在一個身高 400 公里、體重超過 300 頭藍鯨的巨人旁邊。僅巨人的大腦就重達 91 萬公斤。
那麼，這樣的巨人會比人類更聰明嗎？如果從蜘蛛世界來看，答案是否定的，正如仔細觀察它們織的網就可以看出的那樣。
當蜘蛛建造蜘蛛網時，它必須不斷做出決定，找到最有效的地方來連線每根絲線。儘管它們是傑出的建築師，但它們也會犯錯誤——而且這些錯誤在一段時間內相當一致。因此，埃伯哈德使用這些織網錯誤作為認知能力的代表。考慮到擁有微小的身體和因此而來的超大尺寸大腦的巨大代價，他預計會看到這種代價反映在它們的蜘蛛網上。較小的蜘蛛應該犯更多的錯誤。
令人震驚的是，它們並沒有。事實上，物種之間甚至物種內部，錯誤的數量完全相同。然後，埃伯哈德的一名學生測試了這些小動物，迫使它們在受限的環境中——在一個直徑約為大型氣步槍 BB 彈的管子內建造蜘蛛網。同樣，蜘蛛犯的錯誤計算數量相同，即使是新生的若蟲也是如此。寄生蜂似乎也是如此，它們的體型範圍從巨大的狼蛛鷹蜂到比單細胞草履蟲還小的姬蜂。後者擁有真正微小的大腦，但同樣擅長定位和伏擊獵物。“我們尚未發現擁有完全微小的大腦有任何行為代價，”維斯洛說。
如此微小的大腦如何能像更大的大腦一樣發揮作用？透過惡性、殘酷的進化效率。一些微小的生物實際上擁有縮小的腦細胞，其連線軸突（神經元的線狀延伸）顯著縮短。但即便如此，仍然存在一個下限——細胞不能比其細胞核更小（儘管一些甲蟲可能只是完全拋棄細胞核）。如果軸突太短，它們就會像纏結的電纜一樣開始相互干擾。
因此，對於小型無脊椎動物來說，擁有一個過得去的大腦是一項艱鉅的任務。這對我們這些更大的生物意味著什麼？事實證明，哈勒定律並不關心你是蜘蛛、黃蜂、鳥類甚至人類。隨著動物因氣候變化或其他選擇壓力而進化得越來越小，它們的大腦需要佔據身體中越來越高的能量和空間百分比。
一種像昆蟲一樣大小差異很大的蠑螈進化出了更薄的頭骨，以便為大腦騰出空間。儘管目前尚不清楚這一切如何適用於人類，但我們確實知道人類的大腦在過去 1 萬年中已經縮小了。也許我們的祖先的大腦並沒有變得不那麼聰明，而只是變得更有效率。
迭戈·奧坎波是邁阿密大學目前正在完成博士學位的生物學家，他對 70 多種鳥類進行了調查，發現它們完美地遵循了哈勒定律，最小的鳥類擁有比例更大的大腦。但是當他觀察各個群體時，他注意到蜂鳥有自己超強的定律版本。以兩種蜂鳥為例。紫軍刀翅蜂鳥是一種體型較大的鳥類，重 12 克，大腦約佔體重的 2.4%。而條喉隱蜂鳥的體型只有前者的五分之一，大腦卻佔體重的 4.8%。與其他生物相比，這些數字異常低。他取樣到的體型更大的鳥類，如刺鶯，它們的大腦占身體的比例高達 7%，顯得笨拙。
似乎蜂鳥作為一個群體已經想出了一種比其他鳥類更有效率的大腦型別——哈勒定律的略微彎曲。如果這還不夠，隱蜂鳥遠非庸才，實際上表現出了最複雜的行為。軍刀翅蜂鳥傾向於坐著守衛一株植物，而隱蜂鳥則會記住複雜的路線，穿過森林尋找食物。
如果鳥類已經解鎖了某種超高效的大腦設計，使它們能夠事半功倍呢？這當然可以解釋在非洲灰鸚鵡（可以識別形狀甚至計數）和鴉科動物（其神經元數量與某些靈長類動物相當，並且據推測甚至可能具有自我意識）中觀察到的一些驚人能力。不要忘記章魚，它們的大腦非常原始，但執行的任務卻可以與狗相媲美。
在倫敦瑪麗女王大學研究蜜蜂行為和智力的拉斯·奇特卡提出了關於動物智慧的相反問題。他說，不是它們需要大的大腦才能做複雜的事情，而是複雜的行為實際上不需要太多的腦力。“尚未發現需要大腦袋的任務，”他說。“用非常小的大腦可以做很多事情。” 他說，一些黃蜂能夠識別出它們社群中每隻其他黃蜂的面孔。但是當他觀察它們的大腦時，沒有任何東西可以解釋如此令人印象深刻的能力。奇特卡認為，面部識別可能是從更簡單的能力進化而來的，例如識別食物來源。鑑於蜜蜂具有複雜的社會互動、符號語言和出色的空間記憶，它們的智力與齧齒動物的智力之間實際上並沒有太大的區別。
儘管如此，將來自動物王國截然不同的兩個物種進行比較仍然令人難以置信，甚至更難理解生理機能如何與特定行為相對應。但是，埃伯哈德說，任何因進化到更小的體型同時保持複雜的行為而被“逼到哈勒定律牆角”的動物，都必然會想出一些有趣的方法來簡化其大腦。
維斯洛將鯨魚等大型動物，甚至可能是人類，與 20 世紀 80 年代擺放在許多辦公桌上並徹底改變個人計算的蘋果 IIe 電腦進行了比較。它們是強大的工具，但存在大量浪費的空間和過多的熱量產生。現在將其與現代 iPhone 進行比較，你就會看到小型化的力量。
因此，維斯洛的工作引起了矽谷的關注也就不足為奇了。他最年長、最忠實的資助者是風險投資家、光纖巨頭 Finisar 的創始人弗蘭克·萊文森。為了解釋他為何開始投資昆蟲研究，萊文森描述了有一次他看到一對雄性蝴蝶在他家附近爭奪雌性蝴蝶的注意力，在一棵灌木周圍躲閃和穿梭。“英特爾最好的晶片無法飛行，無法跳舞，無法與女人浪漫，也無法進行空戰，”他說。“我不知道矽晶片中有任何東西可以做任何像這般複雜的事情。”
如果微小的動物已經學會了事半功倍，那麼是什麼阻止電子產品也這樣做呢？
萊文森說，如今的電子公司痴迷於人工智慧——如何使機器更像人類——與此同時，自 20 世紀 70 年代以來，計算速度的提高似乎首次放緩。因此，萊文森說，非常需要了解智慧是如何工作的，以及如何使電路更小、更高效。換句話說，更像昆蟲。
昆蟲提供了大量高效能計算機器的例子。以維斯洛最新的痴迷物件——夜間汗蜂為例，它們生活在叢林樹冠下，光線比無月之夜少 10 到 20 倍。那裡非常黑暗，物理定律表明沒有足夠的 photons 來區分視覺訊號與背景噪音。“它們是怎麼看到的？” 維斯洛說。“它們不應該能看見。” 似乎它們微小的大腦充當影像的過濾器，就像夜視鏡一樣，從周圍的黑暗中提取影像。他還在訓練螞蟻穿過迷宮，然後將它們的大腦與那些生活在智力挑戰性較低環境中的其他螞蟻的大腦進行比較。這些問題可能會為尖端材料和設計提供線索，使計算機能夠像動物大腦一樣快速縮小。
歸根結底，昆蟲大腦提供的不僅僅是令人難以置信的效率——它們還提供了簡單性。對人造人類智慧的研究很棘手，部分原因是人類大腦異常複雜。但是，正如這些科學家所發現的那樣，用一個非常小而高效的大腦可以做很多事情。也許程式設計師可以從它們身上學到更多。
“矽谷一直在尋找那些新的機會，”萊文森說。“一個值得關注的有趣的地方是 [維斯洛] 和那些研究螞蟻、蜜蜂和蜘蛛等簡單生物的人——看看他們能告訴我們什麼關於思維過程和學習。”