辉格
@ 2024-04-11 18:01
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【2024-02-23】
@whigzhou: 前几天在读《从部落到国家》，看到一些有关个体间合作的奇谈怪论，感觉作者应该是不怎么懂博弈论，一些基本理论没有弄清楚，
不过他举的一些例子到让我意识到一个问题，以往有关合作问题的讨论中，焦点可能过分集中在囚徒困境博弈上了（其次是猎鹿博弈），囚徒困境确实能引出大量有意思的推理，但其他正和博弈看似平凡无奇，可是运用的现实例子上也可以得出不少有趣的观察，
比如很多动物都有挤在一起取暖的习惯，其中涉及的博弈问题细究起来还挺有意思，
假设两只企鹅，挤到一起，双方得益，甲凑上去，乙躲开，双方不得益，但也不比最初更坏，所以博弈矩阵是：
(1,1),(0,0)
(0,0),(0,0)
明显和囚徒困境和猎鹿都不同，背叛(more...)
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【2024-02-23】
@whigzhou: 前几天在读《从部落到国家》，看到一些有关个体间合作的奇谈怪论，感觉作者应该是不怎么懂博弈论，一些基本理论没有弄清楚，
不过他举的一些例子到让我意识到一个问题，以往有关合作问题的讨论中，焦点可能过分集中在囚徒困境博弈上了（其次是猎鹿博弈），囚徒困境确实能引出大量有意思的推理，但其他正和博弈看似平凡无奇，可是运用的现实例子上也可以得出不少有趣的观察，
比如很多动物都有挤在一起取暖的习惯，其中涉及的博弈问题细究起来还挺有意思，
假设两只企鹅，挤到一起，双方得益，甲凑上去，乙躲开，双方不得益，但也不比最初更坏，所以博弈矩阵是：
(1,1),(0,0)
(0,0),(0,0)
明显和囚徒困境和猎鹿都不同，背叛没有得益，被背叛也没损失，太平淡无奇了，难怪看起来不像合作，但其实当然也是合作，
那么三只企鹅呢？也一样，挤成品字形，得益完全对等，没啥好权衡或竞争的，
四只呢？还是一样，挤成㗊字形，得益完全对等，而且每鹅的接触面积都增大，所以现有成员均得益，没有理由拒绝加入者，
可是五只就不一样了，当第五只加入时，现有成员面临多种得益不同的选择：1）让它呆在圈外，贴着我，如此我收益最高，2）让它呆在圈外，贴着别鹅，我收益最低，3）让它挤到中心位置，它得益最高，我们老成员都不得益（而且有所损失，因为接触面积变小了），4）让它远远呆着，无鹅得益，
很明显，利益冲突出现了，对于即将出现的圈芯好位置，大家都想要，于是问题变成了由两个博弈组成的混合博弈，1）接纳与否，2）谁得中心位置，第一个正和博弈，答案应该是明显的，第二个则是零和博弈，结果将由实力较量决定，
观察一下现实中上千只企鹅挤成一堆时，谁占内层这个问题是如何解决的，会有点意识，
再看大雁的八字飞行队形，当大雁乙凑到正在独自飞行的大雁甲后面时，乙得益，甲无损益，这是非对称正和博弈，矩阵是：
(0,1),(0,0)
(0,0),(0,0)
每当一只新来的加入到队伍末尾时，情形也都一样，
问题是，一旦队伍形成，就多了一重博弈：谁呆在领头位置，这是唯一没有收益的位置，而且这重博弈的结果好像无法通过个体间对抗来决定，大雁是怎么解决这问题的？我不知道，观察一下现实情况应该也挺有意思，
【2024-02-25】
@白色风车狂想曲:我记得大雁好像是要轮流位置领头
@whigzhou: 某种轮换肯定是存在的，问题是怎么轮，是否存在某种规则，而规则又是如何得到执行的？比如头雁退后时，二雁是否有义务领飞一段时间，还是可以立马跟着退？
@whigzhou: 假如已经存在某种轮流规则而且多数时候会得到遵守，那就转变成搭便车问题了，问题是这种规则最初怎么确立起来？
@whigzhou: 此类合作机制的启动恐怕还得靠亲选择才行，否则争相往后退的问题似乎无解
@郭世拯救:企鹅是轮流往里挤
@whigzhou: 这应该是没错的，问题是怎么挤法，是只挤一两层，还是一路挤到另一头？还有，被暴露者会如何反应？立马跟着挤？还是有义务至少暴露一段时间？若有此等义务，是如何被 enforce的？
@whigzhou: 如果每鹅每次只挤一两层，那么迎风面那几层还是很吃亏，因而围绕这些位置仍会展开争夺，于是叠加零和博弈
【2021-08-17】
绿叶海蛞蝓，吃黄藻，然后黄藻的叶绿体被吞进它自身的细胞，叶绿体的光合作用为它提供了另一种能量来源，能让它在没有食物的情况下存活几个月，更有意思的是，绿叶海蛞蝓的基因组里有几个帮助它维持和利用叶绿体的基因（若没有它们，叶绿体在其细胞内存活时间更短，产能也更低），可能是从藻类基因组横向传入的
8771
【2021-08-17】
绿叶海蛞蝓，吃黄藻，然后黄藻的叶绿体被吞进它自身的细胞，叶绿体的光合作用为它提供了另一种能量来源，能让它在没有食物的情况下存活几个月，更有意思的是，绿叶海蛞蝓的基因组里有几个帮助它维持和利用叶绿体的基因（若没有它们，叶绿体在其细胞内存活时间更短，产能也更低），可能是从藻类基因组横向传入的
辉格
@ 2021-08-01 17:40
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标签：人类 | 偏好 | 择偶 | 生物 | 行为
8747
【2021-08-01】
几种大型灵长类两性对交配对象的年龄偏好，（
Ece Kremers: The Effects of Age on Mate Choice Across Primate Species and its Correlation to Mating Systems）
只有人类和埃及狒狒的雄性偏爱年轻女性，而这两个物种都有固定配偶关系，这应该不是巧合，年轻的好处——更长的未来生育年龄——只有在长期关系中才能体现出来，而在一次性关系中，好处取决于你让她怀上你孩子的几率乘以她把孩子成功养大的几率，而成熟雌性在这两点上都有优势：1）她们过去的育儿经历证明了其生育和抚养能力，2）年龄本身是生存能力的一种证明（证明她没有无能到让自己饿死），3）成熟雌性更可能拥有较高社会地位，对应着获取资源上的优先权，
辉格
@ 2021-07-14 15:53
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【2021-07-14】
@tertio 我对未来世界的期望，主要集中在全自动制造上。有了全自动的物流，有了全自动的工厂，再加上建造全自动工厂的全自动工厂，生产全自动机器的全自动机器。未来世界就摆在我们眼前了。是福还是祸？
@whigzhou: 我倒觉得更有想象空间的是生物工程，啥时候能捣鼓出几只能当无人机使的鸽子或者会叠被子的猴子来呢？
@whigzhou: 几十亿年进化史创造的如此精妙高效的系统，弃之不用可惜了
@tertio: 听着有点吓人。我主要考虑的是指数效应，整个流程全自动之后就可以为所欲为了，只要有钱（能量），干啥都行，而且很快。
@whigzhou: 机械系统的能量效率很低，所以这个瓶颈可能远比其他技术障碍更重要，何况左派会拼了命卡你的能量脖子
@whigzhou: 米国人均能量使用率从70年代以来就一直在下降，这可能是许多曾经广受期待的激动人心的东西没有出现的关键所在
@whigzhou:
标签：技术 | 环境 | 生物 | 能源 | 自动化
8709
【2021-07-14】
@tertio 我对未来世界的期望，主要集中在全自动制造上。有了全自动的物流，有了全自动的工厂，再加上建造全自动工厂的全自动工厂，生产全自动机器的全自动机器。未来世界就摆在我们眼前了。是福还是祸？
@whigzhou: 我倒觉得更有想象空间的是生物工程，啥时候能捣鼓出几只能当无人机使的鸽子或者会叠被子的猴子来呢？
@whigzhou: 几十亿年进化史创造的如此精妙高效的系统，弃之不用可惜了
@tertio: 听着有点吓人。我主要考虑的是指数效应，整个流程全自动之后就可以为所欲为了，只要有钱（能量），干啥都行，而且很快。
@whigzhou: 机械系统的能量效率很低，所以这个瓶颈可能远比其他技术障碍更重要，何况左派会拼了命卡你的能量脖子
@whigzhou: 米国人均能量使用率从70年代以来就一直在下降，这可能是许多曾经广受期待的激动人心的东西没有出现的关键所在
@whigzhou:
这段视频展示了鸟类的伺服系统有多厉害
@whigzhou: 我初二的时候也在我们家的鸡身上发现了这一现象，并向物理老师报告说这是牛顿力学不成立的证据
@叶子疏:二战后美苏双方在相对和平的势力圈内各自几乎把有开采价值的大矿都探明了。后面如果仅靠已知能源，最多是页岩油一样的小幅改进，不可能再有48年发现51年投产百亿吨级沙特油田这样的新发现....除非核裂变的污染问题和核聚变的可控问题能解决
@whigzhou: 和尾矿渣相比，核废料根本不是问题
@whigzhou: 核能被制造成环境问题，完全是人为作梗
@whigzhou: 核聚变哪天要是商业可行了，照样会有一大批绿毛出来作梗
@叶子疏:处理难度真的差很多，化学废物可以用化学方法处理，如高温焚烧制砖可以处理掉尾矿中几乎所有的有机污染物并固化重金属离子，起码不计成本真的能就地方便处理掉，核废料则没有有效处理手段.。。。
@whigzhou: 哈哈，不计成本有啥不能处理的，发射到火星总可以吧？
@whigzhou: 装进铅桶埋在上千米深废矿井里的核废料对人类的辐射量，和露天尾矿对人类的辐射量，哪个大
@whigzhou: 评价甲乙两种能源之环境优劣的恰当方法：
1）若不计成本，甲的环境影响完全可以消除，虽然按当前实践，该影响远未被消除，
2）按现有实践，乙的环境影响未被完全消除，虽然该影响只有甲之当前影响的万分之一，但任何大于零的值都是不可接受的，
3）所以，从环境影响看，甲比乙好，
Unconstrained vision 的生动案例，
辉格
@ 2021-06-06 17:11
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【2021-06-06】
鹿角蕨（staghorn ferns）真是种奇特的生物，它们吸附在树木枝干上，腐生，而它们的营养叶因为形状特殊往往成为蚂蚁做窝的地方，和它们形成共生关系，
最近的研究发现，至少有一种鹿角蕨是真社会性的，长在同一丛里的若干株蕨发育成了不同形态，彼此分工，有些吸收或制造营养，有些负责储存水分，有些叶子卷成特定形状扮演输送管道的角色，其中只有部分有繁殖能力，这些特点加起来就差不多满足了 E.O.Wilson 为真(more...)
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【2021-06-06】
鹿角蕨（[[staghorn ferns]]）真是种奇特的生物，它们吸附在树木枝干上，腐生，而它们的营养叶因为形状特殊往往成为蚂蚁做窝的地方，和它们形成共生关系，
最近的研究发现，至少有一种鹿角蕨是真社会性的，长在同一丛里的若干株蕨发育成了不同形态，彼此分工，有些吸收或制造营养，有些负责储存水分，有些叶子卷成特定形状扮演输送管道的角色，其中只有部分有繁殖能力，这些特点加起来就差不多满足了 [[E.O.Wilson]] 为真社会性下的定义了，
若得到确认的话，这是被发现的第一种真社会性植物
【2021-03-07】
Matt Ridley在《红皇后》里讨论了有性繁殖的起源问题，在他分析的各种假说中，他最终偏爱的是寄生对抗假说，即宿主通过不断改变基因组合来对抗寄生物对自身的适应，
十多年前读这本书时我对他的分析挺信服的，但这几年越来越觉得，他可能忽略了更简单直接的理由：有性繁殖或许只是一种多样化投资策略，
从物种或群体的层面上看，多样化红利是很明显的，实际上，对有性繁殖的很多现有解释都和多样化红利多少有点关系，比如：
1）有机体中保持不同来源的两套基因副本，可以控制因其中一套中的某些基因出错失效而带来的损害，
2）双套DNA这种冗余方案，可以让一些并非处于优势组合中的有益变异存续下来，相反，在无性繁殖中，任何有益变异只要不是出现在一个优势种系上，都会连同它们所在的有机(more...)
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【2021-03-07】
Matt Ridley在《红皇后》里讨论了有性繁殖的起源问题，在他分析的各种假说中，他最终偏爱的是寄生对抗假说，即宿主通过不断改变基因组合来对抗寄生物对自身的适应，
十多年前读这本书时我对他的分析挺信服的，但这几年越来越觉得，他可能忽略了更简单直接的理由：有性繁殖或许只是一种多样化投资策略，
从物种或群体的层面上看，多样化红利是很明显的，实际上，对有性繁殖的很多现有解释都和多样化红利多少有点关系，比如：
1）有机体中保持不同来源的两套基因副本，可以控制因其中一套中的某些基因出错失效而带来的损害，
2）双套DNA这种冗余方案，可以让一些并非处于优势组合中的有益变异存续下来，相反，在无性繁殖中，任何有益变异只要不是出现在一个优势种系上，都会连同它们所在的有机体而一起被淘汰，就好比寒门子弟的任何绝世才华都会因为全家饿死而消失，
3）同理，冗余方案可以保存很多在当前没有优势，但未来不知道哪天可能就表现出优势的变异，
4）有性繁殖极大提升了对适应性空间进行并发搜索的效能，因而加速了物种的进化，因为它克服了无性繁殖中那种单步游走算法的局部峰值锁入问题，（有性繁殖的每个后代其实都在适应性地图上从亲代的位置上被抛出了一段，因而不再是单步游走），
问题是，这些解释（除了第一条）都有个困难：它们的好处是对群体或物种而言的，而未能说明，最初采用有性繁殖的个体如何可以为自己获得遗传收益——Ridley在书中正确的指出了这一点，
可是，假如我们把有性繁殖看作一种多样化投资策略，这个困难就消除了，虽然多样化并不能提高期望收益率，但可以提升安全性，也就是降低绝后风险，在环境条件不稳定的情况下，这种策略会受自然选择的偏爱，
比如，假设多样化策略导致平均遗传收益率降低5%，这一劣势可能会让一个种系在几十代之后灭绝，但同时，假如在此期间发生5次天灾，每次只有20%个体幸存下来，一半种系被消灭，而多样化策略可以将种系灭绝的几率从50%降至10%，那么，几次天灾过后，这些采用了多样化策略的种系会变得更繁盛，尽管两次天灾之间它们表现比其他种系差，所以，只要天灾的间隔足够短，短到让这些种系不会因其在常年的劣势而在两次天灾之间灭绝，那么多样化策略便是有利的，
重要的是，这一解释基于经典自然选择，而不是群选择，因而不会面临群选择所面临的那些理论困难，
而且它也得到了一些经验证据的支持，比如许多生物同时具有无性和有性两种繁殖模式，通常在资源充裕的时期以无性繁殖为主，而在匮乏期则转入有性繁殖，
我在自己院子里就观察到了这一现象，有几种景天科的多肉植物，无性繁殖方式是这样的：不断分支生长，当其中一个分支重到无法自我支撑时，便向地面倒伏，然后接触或靠近地面的茎上长出根须，扎进土里，此时这一支若（无论以何种原因）与原植株分离，便成了新的一株，
另一种方式是：肉质叶片掉落，叶片蒂部长出根须，扎进土里，长成新的一株，
无论哪种方式，都需要一小片可以扎根的泥土，所以当这些多肉植丛蔓延到一块水泥地上时，无性繁殖便无法继续了，于是便开花了，我在院子的几个位置都种上了这些多肉，到开花季节，花的分布特征非常明显：水泥地上方的花总是开的最盛最密
@FlyingRaymond_1:前段时间在书上刚看到的，既能无性繁殖也能有性繁殖的生物，都倾向于在物质条件丰沛的时候无性繁殖，在碰到困难的时候有性繁殖。
@whigzhou: 是的，这一点从商业角度也很好理解：假如一切顺利，收益丰厚，那就何不原样重复之前的做法呢，俗话说穷则思变
@whigzhou: 当危机来临，很可能*怎么着都是死*时，就会乐意博一博新路子，如果能有机会同时博几条新路子，那当然就更好了，这大概就是有性繁殖的最初动因
@whichicanuse:但是有再多好处也很难解释是怎么起源的[允悲]
@whigzhou: 在达尔文主义纲领下，说明对个体的好处（更准确说是内含适应性）是探索起源问题的第一步，你构造的假说必须先通过这一关，才值得付诸经验检查
@whigzhou: 而我个人最感兴趣的，正是前期这部分工作，因为这些假说中蕴含的原理往往可以运用于别处，而特定某段进化史细节则没有那么多的一般价值
目前常见的连锁零售业都像是无性繁殖，设想一下，假如麦当劳改成有性繁殖会是什么样：（为简化叙事，假设遗传物质交换只涉及菜单）每家新店的菜单将从其父店和母店的菜单中各随机挑出一部分拼合而成，同时允许做个别调整，比如加入一种新菜，
从短期收益看，这么做好像太疯狂，如果你已经找到一种好卖的菜单，老是动来动去肯定不是好主意，可是，假如你置身于一个消费口味极其多变难测的市场中，这么做能带来安全性，当然，前提是其代价不至于高到让你无法在短期生存下去，不过你也可以采取一些措施来控制这一代价，比如：1）严格限制个别调整的频率，2）规定交配双方的最大遗传距离，这可以保证两份父母菜单足够相似，因而交换重组所带来的改变并不太多，
其实，更进一步，类似的多样化投资策略可以不限于模拟有性繁殖，也可以模拟共生关系，比如，假设麦当劳采用这样一种经营模式：每家店都由一个快餐店和一个便利店以某种形式复合而成，所以每当新开一家店时，麦当劳会租下或买下一个面积两倍于快餐店所需的店铺，其中一半以收益分成的形式租给一位加盟者，让他自己决定做什么生意，麦当劳分得收益的某个固定比例，这就相当于用一个大规模并行搜索算法来找出最佳的业态组合
辉格
@ 2020-10-11 20:40
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【2020-10-11】
@whigzhou: 正中动脉（median artery）是人类胚胎期给前臂供血的主要动脉，对于多数人，这条动脉会在成年后消失，其功能由桡动脉和尺动脉接替，可是生理学家最近发现，过去一个多世纪中，越来越多成年人保留了这条动脉，其比例从1880年代的10%上升到了30%（另一说35%），这种情况部分源自基因改变，部分由孕妇生理状况所致。
而且在类似时间尺度上的晚近生理改变还不少，(more...)
8320
【2020-10-11】
@whigzhou: 正中动脉（median artery）是人类胚胎期给前臂供血的主要动脉，对于多数人，这条动脉会在成年后消失，其功能由桡动脉和尺动脉接替，可是生理学家最近发现，过去一个多世纪中，越来越多成年人保留了这条动脉，其比例从1880年代的10%上升到了30%（另一说35%），这种情况部分源自基因改变，部分由孕妇生理状况所致。
而且在
类似时间尺度上的晚近生理改变还不少，比如智齿缺失的比例在上升，位于膝盖窝的豆骨（fabella）的出现频率也在提高，而甲状腺最下动脉（thyroidea ima artery）到20世纪末已近乎完全消失。
【2020-09-01】
最近没牌打，所以花了更多时间摆弄花草，这让我想到一件事情：研究组织结构的人应该多关注一下植物，植物和动物的根本区别在于，前者是去中心化的组织，有机体的各部分虽有复杂的分化与合作，却并没有（像动物那样）结成紧密的命运共同体，一棵植物其实并不能在此种意义上被称为个体，实际上，你甚至常常很难定义怎么才算『一棵植物』。
造成动植物这一区别的要害是，植物的各部分并不共享同一条繁殖通道，对于动物个体（至少对高级动物），诸如此类的事情是难以想象的：一根脚趾头从身(more...)
8272
【2020-09-01】
最近没牌打，所以花了更多时间摆弄花草，这让我想到一件事情：研究组织结构的人应该多关注一下植物，植物和动物的根本区别在于，前者是去中心化的组织，有机体的各部分虽有复杂的分化与合作，却并没有（像动物那样）结成紧密的命运共同体，一棵植物其实并不能在此种意义上被称为个体，实际上，你甚至常常很难定义怎么才算『一棵植物』。
造成动植物这一区别的要害是，植物的各部分并不共享同一条繁殖通道，对于动物个体（至少对高级动物），诸如此类的事情是难以想象的：一根脚趾头从身体脱落，长成了一个新个体，耳朵上突然鼓起一个包，从中发育出了卵巢和子宫，就地受孕产仔，额头上长出几个痘痘，向四周同类胡乱喷射精子……，可是在植物世界，此类事情却时刻都在发生。
@迎来全新的:越是低等生物，细胞功能分化低，一胞多能，高等生物，细胞分工明确，各司其职。人类社会也一样，越是发达社会，分工越细化，越离不开体系
@whigzhou: 不，有花植物是很高级的生物，分工也足够精细，繁殖通道单一性才是关键
@一片琉璃瓦: 读过一本《失敬，植物先生》，里面就提到过植物演化的先进性，跟区块链有相通之处。
@whigzhou: 嗯，看上去是本好书
辉格
@ 2019-08-14 12:25
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【2019-08-14】
惊了！人类意识（consciousness）竟然和吃屎有相通之处，不开玩笑，我刚刚认识到这一点，说起来话有点长，
是这样的，吃屎分两种，1）吃其他动物（特别是其他物种）的屎，这个好理解，不同动物的消化机制不同，一种动物的废弃物对另一种动物可能是营养丰富的宝，2）吃自己的屎，这个原理略复杂，简单说是因为消化道是条单向单线程加工流水线，由于缺乏循环回路，某些类型的消化/吸收过程无法完成，例如兔形目的纤维素发酵发生在盲肠，可是发酵产物的最佳吸收环节却是小肠，所以兔子会拉两种屎球，一种干硬，一种湿软，后者拉出后马上又吃掉，于是便构成一(more...)
标签：动物 | 心智 | 心理 | 意识 | 消化 | 生物 | 生理 | 行为 | 语言
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【2019-08-14】
惊了！人类意识（consciousness）竟然和吃屎有相通之处，不开玩笑，我刚刚认识到这一点，说起来话有点长，
是这样的，吃屎分两种，1）吃其他动物（特别是其他物种）的屎，这个好理解，不同动物的消化机制不同，一种动物的废弃物对另一种动物可能是营养丰富的宝，2）吃自己的屎，这个原理略复杂，简单说是因为消化道是条单向单线程加工流水线，由于缺乏循环回路，某些类型的消化/吸收过程无法完成，例如兔形目的纤维素发酵发生在盲肠，可是发酵产物的最佳吸收环节却是小肠，所以兔子会拉两种屎球，一种干硬，一种湿软，后者拉出后马上又吃掉，于是便构成一条循环回路，突破了消化道的拓扑特性所构成的局限。
再来看意识，意识其实可以视为人类头脑中的一个叙事器（narrator），在一个人清醒状态的大部分时候，不断（通常是无声的）叙述着他的知觉，动机，意图，对当前状况的评估，当前知觉引发的联想，对后果的预测，斟酌下一步举措时涌出的各种相互竞争的理由，等等等等，那么，这些东西为什么要以言语形式叙述出来呢？依我看，这是为了构造回路，因为产生上述种种心理活动的众多神经结构之间的拓扑特性，或许（就像消化道的拓扑特性一样）对认知系统构成了某种功能局限，使之无法形成某些类型的认知能力，叙事器的作用就是把它们的活动转变成言语，再输入言语接受模块（就像软屎球被吃回去一样），然后从那里向众多其他模块广播，从而激发一些如若不然就不会产生的认知活动。
或许是这样。
有关叙事回路的功能，我在《沐猿而冠》附录〈
何为理性动物〉里有更详细的阐述。
辉格
@ 2019-07-17 10:03
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分类：微言大义
【2019-07-02】
鸡吃东西的方式有三种，1）啄，2）吞，3）甩，第一种用来吃小颗粒食物，后两种用于对付大块食物，第三种比较特别，之所以需要甩，是因为它们既不会像猛禽那样踩住食物，也不会像鹦鹉那样抓住（或叉住）食物，于是只好利用加速度和惯性来撕开大块食物，据我观察，可能地栖性强的鸟类都不会用爪子来辅助进食（无论是踩还是抓），这或许是为获得更适合地面行走的下肢结构而付出的代价，甩法进食比较麻烦，而且会造成丢失，不过鸡找回甩出的每个碎片的能力非常出色，鲜有浪费，实践中，鸡会按如下条件分(more...)
8127
【2019-07-02】
鸡吃东西的方式有三种，1）啄，2）吞，3）甩，第一种用来吃小颗粒食物，后两种用于对付大块食物，第三种比较特别，之所以需要甩，是因为它们既不会像猛禽那样踩住食物，也不会像鹦鹉那样抓住（或叉住）食物，于是只好利用加速度和惯性来撕开大块食物，据我观察，可能地栖性强的鸟类都不会用爪子来辅助进食（无论是踩还是抓），这或许是为获得更适合地面行走的下肢结构而付出的代价，甩法进食比较麻烦，而且会造成丢失，不过鸡找回甩出的每个碎片的能力非常出色，鲜有浪费，实践中，鸡会按如下条件分支来来决定特定情形下执行何种进食策略：
1）若食物都是小颗粒的，啄，啄击频率似乎与颗粒数量有关，
2）若是单一大块，叼起来跑到最无打扰的进食地点，用甩法开吃，此时它常会因不能迅速断定哪个才是最佳地点而纠结不已，慌张乱窜，即便周围其实没有任何潜在对手，
3）若是单一大块加少量小颗粒，同2，
4）若是多个大块，或一个大块加若干中小块或众多不太小的颗粒，则首先尝试吞食大块，再啄食小块和颗粒，问题是吞食并不总是能成功，此时它又会变得极为慌张，既纠结于叼起跑和就地吃这两个选项之间，也纠结于再次尝试吞咽和改成甩法这两个选项之间（我觉得鸡的neuroticism得分应该会很高）。
【2020-07-17】
啄木鸟解决食物分离问题的一种办法是：在树干上啄出一个垂直V型槽，把松果球嵌在槽内，再用喙啄出松子。
辉格
@ 2019-06-14 09:42
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【2019-06-14】
@whigzhou: 刚才把我几年前写的那篇《“进化”还是“演化”？》 翻出来重读了一遍，发现当时漏写了一个要点，忘了回应Gould的那个醉汉理论（The Drunkard’s Walk），醉汉理论的意思是，进化过程（至少从大时间尺度看）就像一位醉汉在复杂性地图上随机游走，之所以在统计上会观察到复杂性最大值随时间递增的现象，只是因为生物体复杂性有个下限，低过下限就没法运转了，这就像一堵墙拦住了醉汉朝向左边的去路，所以游走所导致的随机性破纪录只能是破右边的纪录。
醉汉理论存在两大问题：
1）若要基于随机游(more...)
8123
【2019-06-14】
@whigzhou: 刚才把我几年前写的那篇《
“进化”还是“演化”？》 翻出来重读了一遍，发现当时漏写了一个要点，忘了回应Gould的那个醉汉理论（The Drunkard's Walk），醉汉理论的意思是，进化过程（至少从大时间尺度看）就像一位醉汉在复杂性地图上随机游走，之所以在统计上会观察到复杂性最大值随时间递增的现象，只是因为生物体复杂性有个下限，低过下限就没法运转了，这就像一堵墙拦住了醉汉朝向左边的去路，所以游走所导致的随机性破纪录只能是破右边的纪录。
醉汉理论存在两大问题：
1）若要基于随机游走来解释复杂性最大值随时间递增，根本不需要那堵墙，即便左边不拦住，右边也会时而出现随机性破纪录的情况，因而在大时间跨度上，复杂性最大值仍然会随时间递增，左边被拦住只是会将两次破纪录之间的平均时间间隔缩短一些而已。
现实中，游走于复杂性地图上的不是一位而是千千万万醉汉，有多少游走在左边是无关紧要的，重要的是有多少游走在复杂性最高纪录附近，它们中只要有一个朝右边再跨几步，就破纪录了。
2）代表复杂性下限的墙不止一堵，实际上，每一次元系统跃迁（metasystem transition）都会在旧墙的右侧构造一堵新墙，真核生物的复杂性下限远高于原核生物，多细胞生物远高于单细胞，真社会性巢群远高于昆虫个体，关键是，元系统跃迁往往不可逆，真核退不会原核，多细胞退不回单细胞，因而其所有后代的游走只能发生在新墙右侧，而新墙会不断被构造出来，这正是大时间尺度上复杂性提升的一种重要方式。
@abada张宏兵: 指定具体环境当然有方向，长期看环境随机那么进化就没有方向。局域看来环境有一定的稳定性，长期看来环境有不确定性、随机性，因此不确定的环境选择什么进化方向也是不确定的。
@whigzhou: 谈论方向性总是默认假定了最起码的环境稳定性，否则方向性这个概念只能废除
@whigzhou: 一颗种子发育成一棵大树的过程有方向性吗？环境温度上升到摄氏1000度呢？ 一枚飞行中的弹道导弹有方向性吗？要是地球被彗星撞飞呢？
@tertio:进化方向不需要环境稳定性就可以有。如果环境不停地在高温，低温之间转换，生物也不会来回重复之前的形态。
@whigzhou: 但气温不能高到1000度啊，所以我说『起码的稳定性』
@whigzhou: 而且方向性也不止是『不会来回重复之前的形态』，随机游走也不是重复
@whigzhou: 这事情远不是那么容易说清楚，要不我那篇文章写了那么长呢
【2019-01-30】
昆虫的神经系统规模太小，所以其感觉-运动系统多采用极简解决方案，结果是常表现出刻板行为，且容易掉入一些感觉陷阱，夏天灯下的昆虫便是掉入了光学陷阱，因为其视觉系统是针对太阳光（特别是早晨和傍晚的太阳光）设计的，碰到人工光源就傻眼了，不仅飞不出陷阱，还往往因为飞行姿态不对而很快撞墙或坠落（我抓到的很多披头士在落地之前都是肚子朝天在飞）。
蚂蚁会掉入另一种陷阱，行军蚁在行军时遵循的策略是：若前方有同巢兄弟，跟着它们跑就是，否则，由某个算法决定行进方向，该策略在特定地貌上会创造出一种死循环：当一支处于行军状态的蚂蚁大军的前锋恰好碰上队伍尾巴时，这支队伍会不断绕圈子，直到累死，陷(more...)
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【2019-01-30】
昆虫的神经系统规模太小，所以其感觉-运动系统多采用极简解决方案，结果是常表现出刻板行为，且容易掉入一些感觉陷阱，夏天灯下的昆虫便是掉入了光学陷阱，因为其视觉系统是针对太阳光（特别是早晨和傍晚的太阳光）设计的，碰到人工光源就傻眼了，不仅飞不出陷阱，还往往因为飞行姿态不对而很快撞墙或坠落（我抓到的很多披头士在落地之前都是肚子朝天在飞）。
蚂蚁会掉入另一种陷阱，行军蚁在行军时遵循的策略是：若前方有同巢兄弟，跟着它们跑就是，否则，由某个算法决定行进方向，该策略在特定地貌上会创造出一种死循环：当一支处于行军状态的蚂蚁大军的前锋恰好碰上队伍尾巴时，这支队伍会不断绕圈子，直到累死，陷入这一状态的蚂群被称为蚂蚁磨盘（ant mill），哺乳动物的多重感知系统就不容易出这种bug，
这里有个带视频的介绍。
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