編者按：以下文章經The Conversation許可轉載，The Conversation是一家報道最新研究的線上出版物。
作者：Antoine Wystrach, 薩塞克斯大學
動物有多聰明？儘管哲學家、心理學家和生物學家進行了幾個世紀的努力，這個問題仍然沒有答案。我們傾向於使用自上而下的方法來解決這個問題。從我們自己對人類智慧的假設出發，設計實驗來詢問動物是否擁有類似擬人化的能力，這似乎是很直觀的。
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動物有語言或個性嗎？它們會感到同情還是實現抽象推理？ 這種方法確實適合研究與我們密切相關的動物，如猿類。但是，當研究昆蟲等動物時，它是否相關呢？
昆蟲當然表現出複雜且明顯的智慧行為。它們長距離導航、尋找食物、躲避捕食者、交流、展示求偶行為、照顧幼崽等等。它們的行為模式的複雜性可與任何哺乳動物相媲美。
然而，它們的大腦很小，可能由於對小大腦侷限性的假設，研究人員通常避免在昆蟲身上尋找人類能力。 在他 1969 年出版的著作《人造科學》中，赫伯特·西蒙思考了一隻在海灘上漫步的螞蟻
從幾何圖形的角度來看，螞蟻的路徑是不規則的、複雜的且難以描述的。但它的複雜性實際上是海灘表面的複雜性，而不是螞蟻本身的複雜性。
西蒙解釋說，在行為中觀察到的複雜性不一定在於螞蟻本身，而在於螞蟻與周圍複雜環境之間的相互作用。這個想法使科學家們能夠避免任何擬人化智慧的想法，轉而尋找最簡單的解決方案來解釋複雜的行為。
在尋找更高層次智慧的證據時，假設動物儘可能簡單。 透過這種方法，昆蟲智慧的研究正在自下而上地進行，最初簡單（且枯燥）的解釋正在被越來越複雜（且令人興奮）的解釋穩步取代。
自西蒙在海灘上觀察他的螞蟻以來，已經過去了數十年的自下而上研究，西蒙本人也會對昆蟲的複雜性和智慧感到驚訝。 讓他宣稱螞蟻簡單的視角轉變實際上揭示了一種異類的複雜性，一種並非由擬人化考慮驅動的複雜性。
我們現在知道，導航螞蟻產生的路徑是基於複雜的機制。
螞蟻使用多種線索進行導航，例如太陽位置、偏振光模式、視覺全景、氣味梯度、風向、坡度、地面紋理、步數計算……等等。 事實上，螞蟻可以用於導航的線索列表可能比人類的還要長。
與直覺相反，多年的自下而上研究表明，螞蟻不會將所有這些資訊整合到世界的統一表徵中，即所謂的認知地圖。 相反，它們擁有專門用於不同導航任務的不同且獨特的模組。 這些模組結合起來實現導航。
一個模組跟蹤行進的距離和方向，並不斷更新對最佳“直線”回家的估計。 第二個模組專門用於學習視覺場景，使螞蟻能夠識別並沿著由熟悉的視覺線索定義的重要路線快速導航。 最後，當這兩個系統都無法指示該怎麼做時，螞蟻會有一個應急計劃：換句話說，當螞蟻迷路時。 在這種情況下，它們會表現出系統性的搜尋模式。
在我們最近發表在《英國皇家學會會刊》上的工作中，我們發現了一種第四種策略：回溯。 我們表明，螞蟻會跟蹤它們剛剛行進的方向，如果它們意外地從熟悉的環境移動到不熟悉的環境，它們就可以回溯。
從人類的角度來看，這似乎是明智的，如果我們在城鎮中行走時意外地遇到一條陌生的街道，這可能就是我們會做的。 關於螞蟻的認知複雜性或智慧，最有趣的是，螞蟻只有在迷路之前立即看到巢穴周圍環境時才會表現出這種回溯行為。 這確保了回溯只發生在螞蟻可能超出巢穴範圍時，而不是在離巢穴太近時。
因此，我們有證據表明，螞蟻也可以考慮到它們最近的經歷，以便調節它們的行為。 更重要的是，我們已經表明，螞蟻的導航模組並非完全孤立。 例如，在回溯的情況下，熟悉視覺場景的經驗調節了天空羅盤資訊的使用。
進化賦予了螞蟻一個相互作用的專門模組的分散式系統。 這些結果表明，螞蟻的導航智慧不在於構建世界的統一表徵的能力，而在於不同策略巧妙地相互作用以產生穩健導航的方式。
我們需要記住，這只是我們目前的理解水平。 即使是昆蟲的大腦也過於複雜，在不久的將來無法完全理解。 也許我們對螞蟻智慧的誤判程度和我們認為西蒙一樣嚴重。 然而，我們知道，持續的自下而上研究是揭開昆蟲智慧面紗的原則性方法，而不會受到擬人化幽靈的影響。
Antoine Wystrach 不為任何可能從本文中受益的公司或組織工作、提供諮詢、擁有股份或接受資助，並且沒有相關的附屬關係。
本文最初發表於 The Conversation。閱讀原文。