如何解決複雜問題：用生物進化的三大力量尋找複雜問題的解決方案（簡體書）

前言 景觀思維：關於創造力的新科學

早在生命誕生之前很久，大自然就創造出了漩渦狀的星系和有著熱核引擎的恒星。它還創造出了絢爛奪目的晶體，比如那些在地球深處孕育了數百萬年的鉆石。進而，大自然創造出了復雜的有機分子，而這些存在於星際氣體、隕石和深海熱泉口中的分子，就是生命的基本構件。一旦它們被組裝成了最早的活細胞，達爾文進化論就開始發揮作用了。此後，生命開始永不滿足地從陽光中、從富含營養的分子裡汲取能量。有了分子發電機，生命得以征服地球上的每一種生態環境。從浩瀚的赤道大洋到寒冷的北極冰架，從熾熱的地下熔巖到無垠的幹旱平原，乃至冰雪覆蓋的永久凍土，生命無處不在。

經歷漫長的地質時間，單個的細胞得以聚集在一起，組成一個個擁有數百萬甚至幾十億同類的專業化團隊。後來，這些多細胞生物又進化出了傳感器，得以感知氣味、聲音和光影，並開始探索大千世界。它們還學會了避敵之術與獵食之法，飛行、打洞、行走、遊泳，各展其能。最終，它們的神經系統進化出了復雜的大腦，這才能夠創造、辨析各種抽象的符號，如本書中的文字。接下來就輪到了人類大顯身手：從拉斯科的洞窟壁畫到莫奈的風景畫，從簡單的算盤到復雜的超級計算機，從蘇美爾的計算泥板到詹姆斯·喬伊斯（James Joyce）的《尤利西斯》（Ulysses），從畢達哥拉斯定理到薛定諤方程。

這些千姿百態的成就，無一不是源自大自然的創造力。說起“創造力”這個詞，人們可能會想到某些鳥雀，它們可以利用工具將昆蟲從藏身之處逼迫出來；也可能會讓人們想到某些黑猩猩，它們可以制作原始的長矛來獵殺嬰猴。但我在這裡想講的是一種在化學、生物學和文化層面更為普遍的創造力形式。

人類的創造力在很大程度上符合心理學家廣泛使用的一個定義：一個具有創造性的想法或者產品，就是一個能夠解決某一問題的獨特且適切的方法。有些問題本身就很簡單，例如，怎樣把一疊紙固定在一起，這些問題通常都有簡單的解決方案，比如用訂書機或者回形針。而有些問題則復雜得難以置信，比如如何在圍棋這樣的策略遊戲裡擊敗人類，這些問題也有解決方案，比如創造像AlphaGo 這樣的人工智能。這些都是技術性的例子，而把創造力定義為解決問題的方法，在許多其他領域裡也是行之有效的，比如藝術領域。20 世紀杰出的藝術史學家、耶魯大學的喬治·庫布勒（George Kubler）曾經說過，“每一件重要的藝術作品都可以看作……解決某些問題的來之不易的答案”。2 這並不是個人之見。稍後我們將看到，人工智能也可以采用問題求解的策略來進行藝術創作，譬如譜寫出激動人心的旋律。毋庸置疑，當下的人工智能還遠不能與最偉大的人類藝術大師相提並論，也許並沒有任何一種心理學上的創造力定義可以描述莫扎特的樂曲、畢加索的繪畫或羅丹的雕塑。但這個定義還是非常有用的，因為它仍然廣泛涵蓋了人類所表現出來的創造力。

更重要的是，這個定義甚至遠遠超出了人類的範疇。早在類似人類的大腦，抑或任何類型的大腦出現之前，生命就需要解決各式各樣的問題。能夠破壞富含能量分子化學鍵的酶，就是解決能量獲取問題的一個方法。眼睛，一個令人贊嘆的光學奇跡，也不過是捕食與反捕食問題的一個解決方案。抗凍蛋白（antifreeze proteins），則是冷血動物對“如何在零度以下生存”這個問題的一個解決方案。同樣的思路甚至可以引申到生命誕生之前。例如，晶體本身就是宇宙用來解決“原子或分子如何以穩定的結構進行排列”這個問題的辦法。

我是一名進化生物學家，一生的工作都集中在微型藻類、巨型紅杉、腸道細菌和非洲大象的身上，試圖理解生物進化中的創造性力量。而我發現，現存的無數物種，每一個都是一系列幾近無窮的、由各種創造性成就所組成的鏈條中最新的一環。每一個生物體，無論是其細胞內的分子機制，還是其身體的物理結構，都是無數創新的產物。而不同形態的生命，有的可以瞬間遠距離傳送，有的可以披上完美的偽裝，有的可以借用陽光的能量，都體現了無處不在且激情四溢的創造力。對此，我著迷不已，不能自拔。

在蘇黎世大學我的實驗室裡，我和大約20 名研究人員組成了一個團隊，共同研究不同生物體的DNA，並以此來探究大自然是如何創造出新的生命形式、新的分子類型的。在實驗室內，我們還觀察了幾千代微生物的進化過程，研究它們是如何一路披荊斬棘，克服重重障礙的。同時，我們還比較了微生物進化與其他領域的創新過程之間的相似之處，包括晶體是如何形成的，分子是怎樣自我組裝的，算法又是怎麼解決問題的。

我不僅是一名科學家，還是一個父親、一名教育工作者。我正在不斷探索，以求更好地養育孩子，培養下一代的科學家，雇用最有創造力的研究人員，以及建立和運營一支團隊。我在整個過程中遇到的問題都非常實際，這鞭策著我查閱了大量有關人類心理學、教育研究、組織管理和創新方面的文獻。

正是在這樣的探索過程中，我發現大自然和人類有著驚人的相似之處，兩者在創造力上如出一轍。而這本書講述的，遠不只是這些相似之處。首先，書中的內容是達爾文未知之事。自然選擇理論是一座豐碑，但它只是一個起點。達爾文不知道，也不可能知道的是，自然選擇會面臨一些自身無法克服的障礙。本書對這些障礙進行了闡述，也解釋了進化機制是如何跨越這些障礙的。

其次，這本書也將人類的創造力和現代達爾文進化論的觀點進行了比較。兩者之間存在著多方面、深層次的相似之處，本書將從心理學、歷史和生物學研究的角度加以論證。

最後，也許是最重要的，本書還解釋了這些相似性是如何幫助我們解決問題的。當今人類面臨著諸多麻煩，而借助這些相似性，我們可以讓孩子過上更加充實的生活，還可以增強商業創新能力，並在一個創新驅動全球領導力的世界裡，提升整個國家的創造力水平。

大自然與文化的創造力為什麼會如此相似呢？其中一個原因在於，凡是難題，比如怎樣形成一個規則的菱形晶體，怎樣的捕食策略最有效，又或者怎樣的觸角最靈敏，都有一個共同的特征：有多個解決方案，只不過有些實在不怎麼樣，有些湊合能用，少數相當不錯，極少數可以稱得上出色。我們可以想象，所有這些方案組合在一起形成了一個“山地景觀”，那些不怎麼樣的方案

對應著低矮的山麓，那些出色的方案則處在群山之巔。這種設想出來的景觀又被稱為“適合度景觀”（fitness landscape），最早是由哈佛大學的遺傳學家休厄爾·賴特（Sewall Wright）A 提出的。20 世紀初，賴特在美國農業部進行了育種實驗，旨在培育出優質的牛、豬和羊。3 通過這些實驗，他發現了一些普遍而又怪異的現象：在育種過程中，即使每次都按照自然選擇的方式以最優的標準進行選種，最後卻始終得不到良種。最終，賴特搞清楚了背後的原因，而且創造出了“適合度景觀”這個概念來解釋這些現象。

在進化的過程中，每一個生物種群都在孜孜不倦地找尋它們所面臨的問題的解決方法，鯊魚探索的是如何在狩獵時節省體力，細菌追求的是如何擺脫抗生素的追殺，而食草動物苦苦尋找的則是怎樣靠采集營養並不豐富的葉子活下去。只不過，這些探索都或多或少地帶有盲目的意味。賴特把這些解決問題的過程比作在適合度景觀中爬山。在達爾文式的生物進化過程中，爬上山頂的過程是這樣的：從任意一個方案開始，不管它是多麼不堪一用，都在這個方案的基礎上修修補補，而每走一步，都只把那些有利於生存的變異保留下來。在人與人、組織與組織之間，與自然選擇最為接近的類比就是競爭，而它們的本質都是優勝劣汰。在景觀中只存在一個頂峰的時候，自然選擇必然能大行其道。

只要一直保持上坡，一定不會錯過最高點。但是，如果景觀中存在著兩座、十幾座、數百座，甚至是數不清的山峰，那麼自然選擇可就不僅僅是“不完美”那麼簡單了，後果甚至會是致命的。在進化過程中，從一個頂峰到達下一個頂峰，也就是說，從一個方案過渡到另一個更好的方案，生物種群必須先跨過兩座山峰之間的山谷，而自然選擇是禁止這個跨越的過程的。自然選擇不懂得以退為進的道理，只會悶頭上坡，斷無下坡之舉，因此很可能反倒把自己卡在了遠離珠穆朗瑪峰的地方。賴特的這個發現，怎麼形容其重要性都不夸張。所有進化的創造性產物——數不清的物種，都只是上述過程的終點而已。為了征服連綿起伏的景觀，自然選擇必不可少，但還遠遠不夠。

休厄爾·賴特不僅發現了自然選擇的這個問題，而且還發現了一個潛在的解決方案——一種被稱為遺傳漂變的驅動進化的力量。為了理解遺傳漂變能帶來什麼，我們可以類比一下專業的音樂家、藝術家或者田徑運動員。他們的技能在趨於平穩後，不管怎麼練習，都很難再上一個臺階。這些專業人士往往需要拿出脫胎換骨的決心來，從頭學起。1997 年，高爾夫球冠軍泰格·伍茲（Tiger Woods）就經歷了一個徹底重構揮桿技術的過程。1998 年的賽季，他的表現一塌糊塗，但在之後的幾年裡，他又打破了新的世界紀錄。有時候，我們就是得先自廢武功，然後才能東山再起。

由於遺傳漂變的存在，生命也會發生同樣的事情。對進化而言，遺傳漂變至少和自然選擇一樣重要。遺傳重組，作為一種額外的、獨立的機制，使得進化中的生物體能夠在適合度景觀中實現巨大的飛躍，並幫助它們越過障礙，抵達頂峰。只要有性的存在，就會有重組，而性的形式，既有稀松平常、令人類沉溺其間的男歡女愛，也有奇異隱秘的細菌和植物之間的基因交流。

景觀，已經成了現代科學的一個基本概念，其重要性遠遠超越了生物學。正如生物體在適合度景觀中不斷進化一樣，在一種被稱為能量景觀（energy landscape）的環境中，分子和原子也在強烈地發生鍵合作用。跟適合度景觀相比，能量景觀也是崎嶇不平的。針對這些鍵合作用開展的研究，不僅展現了大自然是怎樣創造出鉆石和雪花來的，還可以幫助我們制造出更好的分子來造福人類。

無論是在繁忙的機場進行空中交通管理，還是下圍棋，我們都可以從計算機科學的角度將它們看作一個個問題，同樣，也都存在著多種解決方案。這種情況下我們可以想象一個解決方案景觀（solution landscape）。在利用計算機來解決復雜問題時，人們可以采用與生命進化同樣的算法。更為重要的是，借助這類算法，計算機還能創造出可與人類的作品比肩，且擁有專利權的電子電路和音樂作品。

比起人工智能來，我認為更有趣也更熟悉的還是人類解決問題的思維方式。當人類在充滿各種可能性的思維景觀裡遊歷時，思維采取的也是進化的方式，和生命、分子以及計算機算法探索景觀時采用的方式大同小異。其中有一些創造性過程是外在的，如畫家拉斐爾和保羅·高更的漂泊之旅，他們帶著其他畫家遊歷了不同的國家和大陸；也有一些創造性過程是發自內心的，其中，在1891 年，物理學家、生理學家赫爾曼·馮·亥姆霍茲（Hermannvon Helmholtz）A 就曾在解決某些流體物理學方面的問題後這樣描述他的心路歷程：

我走了很多彎路，才解決了這些問題……整個過程中只是碰巧連著猜對了幾次。我想把自己比作一名登山者，但我並不識途，只是在那裡埋頭費力地爬著山。有時我會發現路走不下去，只能折返回來；有的時候，或許是因為領悟，或許是因為突發奇想，我又會在不經意間發現一條新的路，這樣就能繼續向上多爬一點兒；最後，當我終於到達山頂時，卻又懊惱地發現，原來旁邊本來就有一條捷徑，而我明明已經走過一遍了。要是我足夠明智，在一開始就能找到正確的起點該有多好！

我們看到，大約在賴特的書出版之前30 年，他的理論就已經被人們應用在人類思維領域了。當然，人類大腦的運作機制並不完全相同，但本質上跟漂變、重組這些概念相差不大，如果將生物進化的研究成果借鑒過來，我認為將可以促進個體思維與群體思維的進步，我稱之為“景觀思維”（landscape thinking）。景觀思維可以幫助我們更好地思考問題、養育後代，以及正確地利用各種教育資源、商業政策和政府法規來促進創新。景觀思維能夠幫助我們的，不僅是將創新成果、生產效率和經濟產出最大化。大道至簡，它讓我們看到，創造力其實就是探索廣袤而復雜的景觀的能力。普天之下，凡是新穎的、有用的、美麗的東西，其發源莫過於此。就像所有優秀的科學一樣，這門科學所揭示的，是對我們和我們的世界有著深遠意義的事物。

第一部分 生物進化中的三大力量

第1章 適合度景觀：生物進化是一場征服景觀高峰的壯麗旅程- 003

三位大咖聯手勾勒生物進化景觀- 005

適合度景觀的特征：抽象、簡化與多維- 010

第2章 力量一：自然選擇- 023

分子生物學革命深化人類對生命進化的認知- 025

自然選擇：驅動生物種群朝著頂峰進軍- 028

自然選擇的缺陷：無法幫助生物擺脫進化的死角- 033

第3章 力量二：遺傳漂變- 043

王室貴族的悲歌——近親繁殖導致消亡- 045

遺傳漂變：幫助物種在景觀中小範圍漫遊- 051

遺傳漂變的兩面性：使強者恒強，使弱者愈弱- 055

第4章 力量三：基因重組- 067

性：幫助生物實現大規模基因重組- 075

基因重組：幫助物種在適合度景觀內遠距離跳躍- 078

第二部分 如何應用生物進化的力量解決復雜問題

第5章 能量景觀：寶劍是如何鑄成的- 087

完美的巴基球結構- 089

能量景觀的最高峰藏在最深的山谷中- 091

熱量變化可以幫助分子從山谷中脫困- 096

殊途同歸的熱運動與遺傳漂變- 099

第6章 方案景觀：如何解決旅行推銷員問題- 101

將尋找解決方案的任務委托給計算機- 103

解決復雜問題需要最具創造性的解決方案- 105

貪婪算法：只接受更優的結果- 107

模擬退火算法：即使結果變差，也暫時接受它- 110

遺傳算法：模擬物種進化，找到最佳方案- 112

第7章 思維景觀1：畢加索名畫《格爾尼卡》是如何創作出來的- 125

《格爾尼卡》背後的45 幅草圖- 127

創造力的產生是各類想法持續“進化”的結果- 128

創造的過程不是一馬平川，也不是一路向上- 133

第8章 思維景觀2：如何激發創造性思維- 141

遊戲對於創造，就如同遺傳漂變對於生物進化- 143

做夢可以讓意識從低矮的山丘爬下來- 146

走神可以讓我們進入創造力孵化期- 147

第9章 教育景觀：如何培養創造性人才和建立創造性組織- 165

競爭很重要，過上富有創造力的生活更重要- 167

保護個人或群體的多樣性- 171

激發內在動機，強化自主性- 172

接受失敗，鼓勵探索性研究- 187

後記 景觀，不僅僅是隱喻

注釋

第1章 適合度景觀：

生物進化是一場征服景觀高峰的壯麗旅程

三位大咖聯手勾勒生物進化景觀

1915 年正值第一次世界大戰期間。那年春天，德國軍隊第一次向協約國士兵釋放了化學武器氯氣。為了挽救協約國士兵的生命，約翰·伯頓·桑德森·霍爾丹（John Burdon Sanderson Haldane）吸入了氯氣，以此想要找到更好的防護方法。霍爾丹當時是一名23 歲的軍官，曾在牛津大學接受數學與古典文學教育。氯氣襲擊發生時，他正在法國前線服役。英國軍隊下發了9 萬個防毒面具，但無一奏效。霍爾丹臨危受命，與身為牛津大學生理學家的父親一起研發更有效的防毒面具。他們建造了一個小的氣室，在氣室內，他們會呼吸氯氣，讓肺部達到“充分過敏”的狀態。

像這樣以身涉險，拿自己的身體做實驗的研究方式，在霍爾丹家族有著悠久的歷史。霍爾丹的父親之前負責為英國政府勘察礦井，為了讓小時候的霍爾丹了解甲烷的作用，他讓霍爾丹在一個受污染的礦井裡大聲朗誦莎士比亞的作品，一直到霍爾丹暈倒了才罷休。後來，霍爾丹成了牛津大學的一名研究員，在很多實驗中，他會服下鹽酸和其他有毒的化學物質，以此來提升血液的酸度。這樣做的後果是，他會在接下來的數天時間裡都處於疼痛難忍、劇烈腹瀉或喘息不已的狀態。

但霍爾丹絕不只是一個拿自己做實驗並樂此不疲的古怪科學家。他幾乎稱得上那個時代裡最偉大的博物學家。霍爾丹是一個早熟的孩子，3 歲之前就學會了閱讀，他對古典文學的精通程度，就如同對科學一樣，同時代的人稱他為“最後一個了解萬物的人”。在科學領域，從生理學、統計學到遺傳學、進化學以及生物化學，霍爾丹都有所建樹。有意思的是，就像我們在本書後面還會提到的其他杰出的創造者一樣，他在審視自己的成就的時候卻顯得有些短視（這並不是說他是非不分）。霍爾丹以為，與細胞色素氧化酶有關的研究是他最重要的成果，但歷史學家並不這麼認為。

今天，霍爾丹最為人稱道的是由他創作的對20 世紀的生物學有著重大意義的數學著作。他與英國統計學家羅納德·費舍爾（Ronald Fisher）、美國遺傳學家休厄爾·賴特三個人一起組成了三巨頭，合力將進化生物學從一門專屬達爾文這樣的博物學家的學問轉變成了一門精確的數理學科。

達爾文的主張早已家喻戶曉——所有生命都來自一個共同祖先，而自然選擇在其中功不可沒。5 鮮為人知的是達爾文基於博物學家的意識積累下來的各式證據，其中就包括我們在育種方面取得的巨大成功。人們通過人工選擇的手段，造就了迷人的玫瑰、高產的小麥，還有像巴哥犬和羅威納犬這樣與眾不同的犬類。此類證據還包括各種各樣的化石，從最古老的巖石中的原始蠕蟲的隱秘痕跡，到復雜的像菊石這樣的無脊椎動物，再到更為現代的生命形式，如魚類、兩棲動物、爬行動物，最後到哺乳動物。這些證據還包括動物的解剖結構，比如，即便是像老鼠和蝙蝠這樣表面看上去截然不同的動物，也不過是基於同一套藍圖生成的兩個不同變體，這就說明，老鼠和蝙蝠存在著深層次的聯系。更多的證據則來自一些無用的“返祖”性狀，比如魚類身上功能並不完備的眼睛，這應該是拜它們生活在黑暗洞穴中的祖先所賜。再比如，鳥類的牙齒只有在胚胎時期才會出現，在整個發育過程中，鳥類的牙齒是先生長再消退的。這些已被證明是它們滿嘴長牙的爬行類動物祖先遺留下來的痕跡。

達爾文的證據還包括在夏威夷和加拉帕戈斯等偏遠島嶼上發現的各式各樣的物種——各種奇異的鳥類、昆蟲和蝙蝠層出不窮，卻鮮見哺乳動物和兩棲動物。乍一看，這種反差難免讓人感到困惑，可這恰巧說明這些島嶼上的動物群並不是某個瘋狂的造物主頭腦發熱的產物。相反，正是那些可以借風或飛行到達偏遠島嶼的陸地物種，它們一旦從物種競爭中解脫出來，就如同進入了聚寶盆，進化出了令人眼花繚亂的新形態。

達爾文的理論鼓舞著博物學家去尋找更多的正在進行中的進化的證據。沒過多久，他們就找到了樺尺蛾（Biston betularia）這個有趣的例子。就像生物學家鐘情的其他生物——小個子的果蠅和更小的大腸桿菌一樣，樺尺蛾本身並無出奇之處。它只是地球上的一類毫不起眼的居民，但這恰恰就是重點：它生存的目標就是要適應環境。在位於英國的棲息地裡，樺尺蛾的灰色翅膀上長著木紋狀的、黑白相伴的斑點，與周圍青苔覆蓋的樹皮相近，形成了完美的偽裝。樺尺蛾或許是我們可以找到的“適者生存”最直接的例證。翅膀上帶斑點的樺尺蛾在樹的表面紋理的映襯下很容易躲過鳥類敏銳的眼睛。在某些實驗中，人們將樺尺蛾固定在樹上，並監測它們被鳥類吃掉的概率，結果也證明了這一點：在有著淺色樹皮的樹林裡，翅膀顏色偏深的樺尺蛾更容易被吃掉。這也就是說，它們的適合度還不夠。

深色樺尺蛾是由控制翅膀顏色的基因發生的偶然突變導致的。這種突變創造了新的等位基因A，這種基因決定了樺尺蛾的翅膀顏色會更深，而翅膀顏色更深使得樺尺蛾更明顯地暴露在了捕食的鳥類面前。在工業革命開始後，深色樺尺蛾的不利處境反轉了。由於樹木上覆蓋了很多黑色的煙塵，深色樺尺蛾的隱蔽性提升，淺色樺尺蛾反而越來越顯眼了。攜帶這種新等位基因的深色樺尺蛾更加適應受到污染的環境，存活率得以大幅提升。隨著空氣污染越來越嚴重，被煙塵覆蓋的樹木也越來越多，淺色樺尺蛾日漸減少，深色樺尺蛾日益增多，長此以往，深色樺尺蛾成了受污染地區樺尺蛾的普遍形態。

短命的樺尺蛾，龐大的種群，快速變化的環境，對像霍爾丹這樣擅長數學的科學家來說，一切都正中下懷。在曼徹斯特這座工業城市，深色樺尺蛾花了半個世紀的時間完全取代了淺色樺尺蛾。在此基礎上，霍爾丹建立了數學方程，用以計算一只淺色樺尺蛾被鳥吃掉的概率比深色樺尺蛾大多少，答案是約30%。正是這個不大不小的適合度上的差異，讓一個人在有生之年看到了整個樺尺蛾種群的翅膀顏色發生的轉換。

樺尺蛾的翅膀顏色屬於非連續變異，每一種變異都是由不同的控制顏色的等位基因引起的。與此相反，自然界中的大多數變異都是分級、連續的變異，如森林中各種不同的綠色、狗的皮毛上數不清的深淺不一的褐色斑點以及大小相差懸殊的麥粒。人類的身材之間也存在著廣泛的差異，比如以矮聞名的俾格米人和以高著稱的荷蘭人。這些都屬於多基因變異（polygenic variation），性狀的差異不是由個別基因決定的，而是同時受到了數百個微效基因的影響。

接下來該說說三巨頭中的羅納德·費舍爾了。費舍爾是劍橋大學的一名數學家，同時也是現代統計學和群體遺傳學的奠基人。費舍爾在羅薩姆斯特德農業研究站工作了10 年。在那裡，他分析了農業育種數據，拓展了霍爾丹的數學成就，研究了高度或產量等多基因遺傳的性狀。他從數學上證明了選種強度與性狀的代際進化速度的關係，比如人們要從一群奶牛中挑選出多少個個體，或要留下多大比例的小麥，才能推斷出產奶量和谷粒大小這樣的性狀進化的速度。費舍爾的研究成果不僅行之有效，從數學精度上來說也使達爾文學說的很多部分達到了頂點。

和費舍爾一樣，賴特也在研究農業中的實際問題，比如如何培育出高產的牛、豬和羊。和精通理論的費舍爾不一樣的是，賴特不僅熟諳數學技巧，還是一個不折不扣的實驗主義者。他曾在3 萬多只豚鼠身上開展了育種實驗（豚鼠的產奶量可能沒有人關心，但在育種實驗中，它們體積小、繁殖速度快，群體規模大，因此作為實驗物件可比奶牛合適多了）。在這些實驗中，賴特注意到了一些蹊蹺之處：如果人們總是挑出最優秀的個體用於繁殖（這也是費舍爾為成功育種所開出的藥方），重復幾代之後，最終卻不一定會獲得優良的品種。

如果人們基於改善牛肉質量或者產奶量而進行選種，在繁育的過程中，他們總是會得到一些其他性狀惡化的個體。這種情況一旦發生，就意味著原本勢在必得的育種工作，陷入了另一個進化的死胡同。

賴特還研究了人們保存的長達100 多年的動物育種及譜系記錄。把所有這些數據放在一起，他找到了費舍爾遺漏的東西：基因之間復雜的相互作用。第一個基因在提高產奶量的同時會降低肉質，第二個基因在提升肉質的同時會降低生育能力，而第三個基因可以提升生育率，卻也會增加奶牛死於疾病的風險。賴特通過數學分析發現，自然選擇雖然必不可少，卻不足以推動進化的進程。這些基因之間的相互作用才是關鍵所在。

你可能會問，在創造力這件事上，豚鼠和奶牛又能教給我們什麼呢？牛的品種也好，玉米的種類也好，當我們把它們跟大自然中無數物種輝煌壯麗的多樣性相比的時候，人類在家畜身上所做的育種工作實在顯得微不足道。但達爾文在他的《物種起源》中提醒過我們，人類已經在某些物種身上創造出了相當壯觀的多樣性。時至今日，已經很少有人知道玉米棒子和墨西哥類蜀黍同為一個物種了，吉娃娃犬和大丹狗看上去也是截然不同的，要說它們是同一物種只會讓人們驚訝不已。人類在動植物育種中取得的成功，本身就是進化的一個縮影，其背後的原理跟40 億年來的物種進化是相同的。由此可知，賴特的見解將幫助我們在更大的範圍內理解大自然的創造力。

1932 年，賴特應邀在第六屆國際遺傳學大會上向一群普通的生物學家介紹他的工作。不巧的是，他用到的數學知識超出了這些生物學家的平均水平，無奈之下，他只能以一種更容易理解的方式來進行說明。 在這種情況下，適合度景觀的概念應運而生。