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对于人类来说，有许多可以研究和值得探讨的话题。比如，人性是利他还是利己就是一个古老的争论。
人终究是生物，是通过自然选择后的物种，关于他的一些东西是可以从生物学的角度来深入研究的。而通过生物学得到的结论往往比我们的生活经验更加雄辩，更加让人折服。
其实，生物的最终目的只有一个，那就是繁衍下去，通过自然选择的大部分基因是应该符合这一总的铁律的。生物学家以最简单也最容易解释的母爱为出发点建立了利己和利他的一些理论。
首先我们要明确，那怕是最微小的初始差异经过漫长的时间后都会有巨大的结果差异。经济学家西蒙说到：在四百多代的时期里，1.05：1的优势，就可以造成子孙数量上250000：1的优势。
母爱是自然选择的结果，它的基因的保存穿越了自然选择的剪刀。因为，被母亲投入巨大关爱的孩子的成活率高，相应的，其爱子女的基因就遗传下来。而没有母爱基因的母亲的孩子成活率低，故不爱子女的基因就消亡了。
用自然选择来解释母爱是简洁而有力的。那么其他血缘的利他呢？母爱的利他其实是可以拓展到母爱以外的其他血缘的利他。
我们知道，由于同胞姊妹之间和自己以及父母有相同的一部分基因。
我们可以考虑，如果一个人存在一定的血缘利他行为（基因），那么它将减少一部分自己的生存机会（虽名为减少，但应该对自己生存影响不大），却能大大增加其兄弟姊妹的生育繁衍，由此这种利他基因也就能得以传递。
然而，以上的亲缘利他需要前提。即，你需要有识别亲属的能力才能进行这种利他行为。实验证明这样的亲属识别意识是惊人的：一只孤零零的幼海豹的母亲失踪了，它饥饿无助，然而周围数百只有哺育能力的海报母亲却没一人救它。
正是由于亲属的识别这一问题，导致了一般父爱小于母爱。因为，在动物世界里，包括人类也一样，母子的关系很好确定，但父子的关系的确定性要远小于母子关系。
有趣的是，也正是由于父子关系的不确定，才使得有血缘利他而非单纯的亲子利他。因为在一个群体中，如果别人的儿子不排除也是你的儿子的话，利他就会从原来的“自己的儿子”扩大一点。这样，亲缘利他就不会被血缘利他出局。
自然界除了亲属之间的利他行为以外，还存在一种互惠的利他行为。如“清扫鱼”、灵长目动物互相舔毛、吸血蝙蝠救助其他蝙蝠...大致可分为同一物种间和非同一种物种间。（我以为动物和植物之间的互惠利他不算）
我们要知道，分析生物的现象最终的落脚点就是繁衍，也就是基因的传递。只有把握了繁衍才是抓住了根本，才能讲通理论。互惠利他亦是如此。
对于同一种物种来说，我以为，若有一部分的物种有帮助他人的基因，且遇见了另一个也有这样基因的，那么他们两个生存的机会就会大于其他动物，因为他们这样的行为对他们的生存有帮助。比如灵长目动物舔毛一事，舔毛可以清洁皮肤避免疾病，从而提高生存能力，进而提高繁衍的几率。
不同种的类似，如“清扫鱼”，额，他们都是鱼嘛...
然而这也如血缘利他一样，需要条件。那就是需要防范欺骗，需要自己去认真地辨识对方，因为没有血缘关系，接触较少。故这可以说是一个遇见并识别地逐步建立“好朋友”关系的过程。（和人类是不是很类似？）当然，这样的识别比血亲的识别更加苛刻，更加需要时间。
除了亲缘利他和互惠利他，还存在群体利他。如，瞪羚会在猛兽临近的时候夸张地跺脚，这是警告同伴危险降至，然而它们这样做也会让猛兽注意到它们，会增加自身的危险。
群体选择理论认为，如果一个群体中的个体有这种利他基因，那么这种群体就有更大机会生存和繁衍。也就是，这样的群体利他行为可以提高整体的“舒适度”。
然而批评者认为，如果在这个群体中，存在利己主义者的存在，那么它们就会把利他者让出的机会抢过来，从而经过几十代后，群体选择就是利己的后代了。
奖励措施也许可以补救一点群体理论。（我以为在群体利他这个问题上奖励比惩罚更普遍）
如果群体奖励群体利他的成员，那么它们在警告同伴时减少的生存机会就可以被弥补回来甚至于超出（结合互惠利他交朋友的过程，这些利他者就能更好地找到好的配偶）。
在思考利己利他时，我感到深深的复杂性。不过，这仍然是有大致方向的，这和我们平时的粗粗的生活感受是不一样的。然而，这才是真正的知识，因为，它接受任何能讲通的理论的批评，从而不断地完善以至于完全。
亲选择和群体选择在我们讨论的时候是有先后顺序的，然而在自然界却有可能是同时的，是互相影响的，我们应该整体考虑。
故，对于它俩的理论是有互补的可能性的。一方面，奖励措施是通过群体选择提出的，然而它有助于亲子利他向非亲子利他的扩大。另一方面，自己的血缘成员存在于非血缘群体里，故，血缘利他就可能在群体中扩大。
先哲们对这一问题的回答要么是利己，要么是利他，或者是一张凭后天的涂抹的白纸。阅读生物学的观点后，才知道这才是进入和讨论这个问题的正确方式。
除了理性地建立理论以外，还需要大量的自然界例子和我们的生活作为理论的试刀石以检验。
由于自然界有偶然性，故相同的理论也许有不一样的前提条件，也许这样就可以解释不同的现象了。
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