在人工智能的研究中，除了和计算机科学、神经科学相关外，其实还有仿生学。我们可以试着从进化生物学的角度来看看这件不寻常的事。
黏菌与交通网设计在生物学的视角里，进入人工智能视野的生物有机体有许多种。
其中最简单的生命形态是一种被称为多头绒泡菌（Physarum Polycephalum）的黏菌（属于原生生物中的阿米巴Amoebozoa），这种生物是一种单细胞生物，最有趣的特点是在平板培养基上，它们细胞的“生长路线”对于平面交通网络等的设计和算法具有参考价值。
如果将黏菌的食物源按照地图上一个国家的城市的位置进行摆放的话，那么黏菌生长路线形成的网络与现实中比较完备的公路、铁路等网络具有很高的相似性。也就是说，虽然从生物学的角度看，黏菌不属于多细胞动物，没有神经细胞分化，也没有脑，但是其细胞生长对于食物源化学信号的感知和反应已经可以为人工智能的设计提供参考。
社会性昆虫、灵长目与人工智能
在智能程度相对比较高的生物有机体中，最著名的两类可能是社会性昆虫（蜚蠊目的白蚁，膜翅目的蚁科、蜜蜂科、胡蜂科等）和灵长目动物。这两类动物在“智能”方面既有相同点，也有不同点。在相同的一面，它们的个体都具有脑占身体比重高的特点。
这个指标往往是衡量生物有机体智能高低的一个关键指标，指标高的生物的确常在智能方面有更复杂的行为和更好的表现，例如软体动物门中的头足纲动物Cephalopoda（章鱼、鱿鱼等）；另外一个共同点是，这两类动物的种内个体间关系都很复杂。虽然包括人类在内的灵长目动物的社会性与社会性昆虫的真社会性有所区别，但是毕竟都存在复杂的个体间关系。
事实上，脑体比重高和种内复杂个体间关系这两个特点往往相伴而生（例如鲸目动物Cetacea也是这样）。对于两者之间的因果关系，一般普遍认为群体性与个体间协作行为的需求是前提、是基础。
人类智能与人工智能说到人工智能，就必须提到与DeepMind公司同为英国人的图灵（Alan Turing, 1912-1954）和彭罗斯（Roger Penrose, 1931-）。
前者是人工智能的奠基人（同时也提出了生物有机体发育过程中模式建成的理论），后者作为数学和物理学领域国际顶尖的学者，曾经写过著名的科普读物《皇帝新脑》（The Emperor's New Mind）。彭罗斯教授指出，即使人工智能和人脑原理在算法本质上可能没有区别，但是从硬件方面来说有一个不同：人脑是一个动态系统。在现生的灵长目动物中，人的脑体比重是最高的、脑的绝对容量是最大的、个体间关系是最复杂的。
关于人类大脑容量的进化，有研究显示，人类大脑容量增加并非匀速的，而是与外界环境的周期性密切相关。而人类脑容量增加最显著的时期往往是气候变化最为剧烈的时期。看来人类智力的进化历史，就是一部人类生于忧患的历史。