萨摩亚藓蜘蛛是世界上最小的蜘蛛，只有三分之一毫米，肉眼几乎看不见。世界上最大的蜘蛛是歌利亚食鸟蛛，重达 142 克，大小与餐盘差不多。作为参考，这大约相当于同一只狼蛛和宽吻海豚之间的体型差异。
然而，体型较大的蜘蛛的行为方式并不比其微小的同类更复杂。“昆虫和蜘蛛等——就绝对尺寸而言——拥有我们所见过的最小的大脑之一，”巴拿马城史密森尼热带研究所的科学家威廉·维斯洛说。“但是它们的行为，就我们所能看到的，与那些拥有相对较大大脑的生物一样复杂。所以问题就来了：它们是如何做到的？”
没有人会争辩说狼蛛像海豚一样聪明，或者拥有一个非常大的大脑不是执行复杂任务的绝佳方式。但是越来越多的科学家正在质疑这是否是唯一的方法。你需要一个大的大脑来猎捕难以捉摸的猎物、设计复杂的结构或产生复杂的社会动态吗？
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几代科学家一直想知道聪明的生物是如何进化出大的大脑来执行复杂的任务的。但是维斯洛是一小群科学家的成员，他们对大脑如何缩小，但令人震惊的是，它们仍然能够像甚至比体型大得多的类似物种更好地执行任务更感兴趣。换句话说，这就是科学家们所称的大脑小型化，与计算机芯片中晶体管尺寸的缩小非常相似。事实上，这项研究可能为工程师在未来几代计算机中可能采用的创新设计策略提供线索。
对大脑小型化感兴趣的科学家经常提到所谓的哈勒定律，该定律由德国神经科学家伯恩哈德·伦施提出，并以 18 世纪生理学之父阿尔布雷希特·冯·哈勒的名字命名。它认为，较小的生物会拥有较小的大脑，但大脑与身体大小的比率实际上会上升。令人惊奇的是，地球上几乎没有生物违反这一规律。“它非常普遍，并且早已为人所知。而且似乎没有任何好的想法来解释为什么它在世界上是真的，”蜘蛛研究员、也是热带研究所的维斯洛的长期合作者威廉·埃伯哈德说。
想象一下，你带着一个巨大的行李箱打包旅行，然后得知飞机只接受一半大小的行李。旅程还是一样的，但空间变得紧张，所以你必须更有效率，而且你的包可能会被塞得满满的。埃伯哈德的一些较小的蜘蛛也发生了同样的事情。“它们的大脑没有留在身体的正确部位。在微小的蜘蛛中，它们的大脑进入了腿部，胸骨鼓了出来，里面充满了大脑。它们的身体被这些大脑弄得变形了，”他说。
这个蜘蛛世界的规模比较令人难以置信。以埃伯哈德最喜欢的生物群——园蛛为例。他研究过的最大的园蛛重约 3 克，而最小的园蛛重 0.005 毫克——大约是其同类大小的 60 万分之一。为了便于理解，想象一下一个正常的成年男子站在一个身高 400 公里、体重超过 300 头蓝鲸的巨人旁边。仅巨人的大脑就重达 91 万公斤。
那么，这样的巨人会比人类更聪明吗？如果从蜘蛛世界来看，答案是否定的，正如仔细观察它们织的网就可以看出的那样。
当蜘蛛建造蜘蛛网时，它必须不断做出决定，找到最有效的地方来连接每根丝线。尽管它们是杰出的建筑师，但它们也会犯错误——而且这些错误在一段时间内相当一致。因此，埃伯哈德使用这些织网错误作为认知能力的代表。考虑到拥有微小的身体和因此而来的超大尺寸大脑的巨大代价，他预计会看到这种代价反映在它们的蜘蛛网上。较小的蜘蛛应该犯更多的错误。
令人震惊的是，它们并没有。事实上，物种之间甚至物种内部，错误的数量完全相同。然后，埃伯哈德的一名学生测试了这些小动物，迫使它们在受限的环境中——在一个直径约为大型气步枪 BB 弹的管子内建造蜘蛛网。同样，蜘蛛犯的错误计算数量相同，即使是新生的若虫也是如此。寄生蜂似乎也是如此，它们的体型范围从巨大的狼蛛鹰蜂到比单细胞草履虫还小的姬蜂。后者拥有真正微小的大脑，但同样擅长定位和伏击猎物。“我们尚未发现拥有完全微小的大脑有任何行为代价，”维斯洛说。
如此微小的大脑如何能像更大的大脑一样发挥作用？通过恶性、残酷的进化效率。一些微小的生物实际上拥有缩小的脑细胞，其连接轴突（神经元的线状延伸）显着缩短。但即便如此，仍然存在一个下限——细胞不能比其细胞核更小（尽管一些甲虫可能只是完全抛弃细胞核）。如果轴突太短，它们就会像缠结的电缆一样开始相互干扰。
因此，对于小型无脊椎动物来说，拥有一个过得去的大脑是一项艰巨的任务。这对我们这些更大的生物意味着什么？事实证明，哈勒定律并不关心你是蜘蛛、黄蜂、鸟类甚至人类。随着动物因气候变化或其他选择压力而进化得越来越小，它们的大脑需要占据身体中越来越高的能量和空间百分比。
一种像昆虫一样大小差异很大的蝾螈进化出了更薄的头骨，以便为大脑腾出空间。尽管目前尚不清楚这一切如何适用于人类，但我们确实知道人类的大脑在过去 1 万年中已经缩小了。也许我们的祖先的大脑并没有变得不那么聪明，而只是变得更有效率。
迭戈·奥坎波是迈阿密大学目前正在完成博士学位的生物学家，他对 70 多种鸟类进行了调查，发现它们完美地遵循了哈勒定律，最小的鸟类拥有比例更大的大脑。但是当他观察各个群体时，他注意到蜂鸟有自己超强的定律版本。以两种蜂鸟为例。紫军刀翅蜂鸟是一种体型较大的鸟类，重 12 克，大脑约占体重的 2.4%。而条喉隐蜂鸟的体型只有前者的五分之一，大脑却占体重的 4.8%。与其他生物相比，这些数字异常低。他采样到的体型更大的鸟类，如刺莺，它们的大脑占身体的比例高达 7%，显得笨拙。
似乎蜂鸟作为一个群体已经想出了一种比其他鸟类更有效率的大脑类型——哈勒定律的略微弯曲。如果这还不够，隐蜂鸟远非庸才，实际上表现出了最复杂的行为。军刀翅蜂鸟倾向于坐着守卫一株植物，而隐蜂鸟则会记住复杂的路线，穿过森林寻找食物。
如果鸟类已经解锁了某种超高效的大脑设计，使它们能够事半功倍呢？这当然可以解释在非洲灰鹦鹉（可以识别形状甚至计数）和鸦科动物（其神经元数量与某些灵长类动物相当，并且据推测甚至可能具有自我意识）中观察到的一些惊人能力。不要忘记章鱼，它们的大脑非常原始，但执行的任务却可以与狗相媲美。
在伦敦玛丽女王大学研究蜜蜂行为和智力的拉斯·奇特卡提出了关于动物智能的相反问题。他说，不是它们需要大的大脑才能做复杂的事情，而是复杂的行为实际上不需要太多的脑力。“尚未发现需要大脑袋的任务，”他说。“用非常小的大脑可以做很多事情。” 他说，一些黄蜂能够识别出它们社群中每只其他黄蜂的面孔。但是当他观察它们的大脑时，没有任何东西可以解释如此令人印象深刻的能力。奇特卡认为，面部识别可能是从更简单的能力进化而来的，例如识别食物来源。鉴于蜜蜂具有复杂的社会互动、符号语言和出色的空间记忆，它们的智力与啮齿动物的智力之间实际上并没有太大的区别。
尽管如此，将来自动物王国截然不同的两个物种进行比较仍然令人难以置信，甚至更难理解生理机能如何与特定行为相对应。但是，埃伯哈德说，任何因进化到更小的体型同时保持复杂的行为而被“逼到哈勒定律墙角”的动物，都必然会想出一些有趣的方法来简化其大脑。
维斯洛将鲸鱼等大型动物，甚至可能是人类，与 20 世纪 80 年代摆放在许多办公桌上并彻底改变个人计算的苹果 IIe 电脑进行了比较。它们是强大的工具，但存在大量浪费的空间和过多的热量产生。现在将其与现代 iPhone 进行比较，你就会看到小型化的力量。
因此，维斯洛的工作引起了硅谷的关注也就不足为奇了。他最年长、最忠实的资助者是风险投资家、光纤巨头 Finisar 的创始人弗兰克·莱文森。为了解释他为何开始投资昆虫研究，莱文森描述了有一次他看到一对雄性蝴蝶在他家附近争夺雌性蝴蝶的注意力，在一棵灌木周围躲闪和穿梭。“英特尔最好的芯片无法飞行，无法跳舞，无法与女人浪漫，也无法进行空战，”他说。“我不知道硅芯片中有任何东西可以做任何像这般复杂的事情。”
如果微小的动物已经学会了事半功倍，那么是什么阻止电子产品也这样做呢？
莱文森说，如今的电子公司痴迷于人工智能——如何使机器更像人类——与此同时，自 20 世纪 70 年代以来，计算速度的提高似乎首次放缓。因此，莱文森说，非常需要了解智能是如何工作的，以及如何使电路更小、更高效。换句话说，更像昆虫。
昆虫提供了大量高性能计算机器的例子。以维斯洛最新的痴迷对象——夜间汗蜂为例，它们生活在丛林树冠下，光线比无月之夜少 10 到 20 倍。那里非常黑暗，物理定律表明没有足够的 photons 来区分视觉信号与背景噪音。“它们是怎么看到的？” 维斯洛说。“它们不应该能看见。” 似乎它们微小的大脑充当图像的过滤器，就像夜视镜一样，从周围的黑暗中提取图像。他还在训练蚂蚁穿过迷宫，然后将它们的大脑与那些生活在智力挑战性较低环境中的其他蚂蚁的大脑进行比较。这些问题可能会为尖端材料和设计提供线索，使计算机能够像动物大脑一样快速缩小。
归根结底，昆虫大脑提供的不仅仅是令人难以置信的效率——它们还提供了简单性。对人造人类智能的研究很棘手，部分原因是人类大脑异常复杂。但是，正如这些科学家所发现的那样，用一个非常小而高效的大脑可以做很多事情。也许程序员可以从它们身上学到更多。
“硅谷一直在寻找那些新的机会，”莱文森说。“一个值得关注的有趣的地方是 [维斯洛] 和那些研究蚂蚁、蜜蜂和蜘蛛等简单生物的人——看看他们能告诉我们什么关于思维过程和学习。”