本能的本质是什么？

简单规则可以产生复杂行为。

我们把本能定义为不需要向同类动物学习就可以产生的行为。就以蜘蛛结网为例好了。

比如蜘蛛织网，比如织巢鸟筑巢，它们这种与生俱来、不需学习的复杂技艺，是如何获得并遗传？

既然讨论本能，如何获得就是进化学的问题了。对一只蜘蛛来说与生俱来的技艺，在漫长的进化史中可能是逐渐产生的。对蜘蛛的进化谱系我不懂，不多谈。

遗传的方式自然是基因了——或者更谨慎地说，遗传物质。很多人的困惑可能来自于这样一个似乎明显的矛盾：DNA 携带的信息那么少，怎么可能编码那么多复杂的行为和对几乎是无限复杂的环境的反应？

事实上这并不矛盾——简单的规则（把基因看作生物体发育的指令集）可以产生复杂的行为。

Stephen Wolfram 的 Cellular automata/细胞自动机就是一个极好的例子 [1]。

在他的《细胞自动机作为复杂度的模型》一文中，Wolfram 总结了对细胞自动机几个方面的研究，大家之作，推荐阅读。这里只提一下主要的发现之一：

细胞自动机有极为简单的规则，却表现出极为复杂的行为。规则简单到什么程度呢？一句话就可以描述：

每一行有一些数字(最简单的情况是 0 和 1) ；下一行的每个值仅由上一行附近的值由简单的规则运算决定。

这样简单的规则却能产生出像下面一样复杂的图形：

更一般的，Wolfram 所描述的第四类自动机相当于通用图灵机。

简单规则产生复杂行为的现象对计算机学家来说很熟悉了（图灵机的结构与行为）。类似的一个领域是物理学：Sean Carrol 把日常物理学总结为简单的一条公式：

我们相信物理定律是简单的，可能果然可以印在衣服上面——那么又如何解释大千世界的复杂度呢？道理也是一样的。

道理我都懂，所以蜘蛛怎么织网？

Krink 和 Vollrath 提出了蜘蛛织网的一种算法 [2]。这一算法仅需要蜘蛛最近几步操作作为输入，连视觉、蛛网张力等蜘蛛可能应用的信息都忽略了。真正的蜘蛛未必使用这一算法，但其为织网算法复杂性的取值范围提供了一个参考。

算法分为四个阶段，每一阶段只有简单的规则。

算法织出的“蛛网”。

在基因学上的表达是什么？

这是个很大的坑，我基本上什么都不懂，只能给一个最基础的框架：蜘蛛的发育过程受基因调控，决定动物体的机构。更重要的是发育过程决定了脑组织的结构，而这又为复杂行为的产生奠定了其神经回路的结构基础。环境刺激也很重要：在很大程度上神经回路和反应模式是由环境信息的统计特征决定的。

有无可能通过对几十代生物的人工干预，后天培养出新的本能？

可以喔。比如各种宠物。前苏联开始的狐狸饲养实验仅用短短 50 年就从野生狐狸开始选择培养出了家养狐狸[3]。

[1] Wolfram, S. Cellular automata as models of complexity. Nature311, 419–424 (1984).

[2] Krink, T. & Vollrath, F. Analysing Spider Web-building Behaviour with Rule-based Simulations and Genetic Algorithms. J. Theor. Biol.185, 321–331 (1997).

[3] Trut, L. Early Canid Domestication: The Farm-Fox Experiment. Am. Sci.87, 160 (1999).