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到目前为止，我只是讨论了DNA层面的信息管理。如果其他有机体也采用基因信息处理的方式，那么怎样才能在进化这场军事竞赛中胜出呢？一种方式是细胞运用其他工具进行信息储存和信息更换，建立新的级别，不仅涉及各种“想法”的结构和范围，还要能进行运算。
计算机的应用使科学领域发生了革命性的变化。上周我花了几天时间，分析了一个功能性磁共振成像数据库。准确地说，是我的计算机做的分析。计算机需要进行超过30亿次的运算才能得出结果。对科学家来说，计算机是无可替代的工具，在收集和分析信息方面起了巨大的作用。
如果一种生物不仅在随机的基因突变中比其他生物优秀，而且具有很强的计算功能，那么这种生物在竞争中就具备了优势。
目前，基于DNA的“想法”只有通过进化才能更新。也就是说，通过有机体的更新换代，那些仍然能够继续生存的基因（或基因集合）被选中，而另外一些则被淘汰。这种了解周围环境的方式效率太低：在充分学到一些经验之前，上百万种生命形式已经消亡了。较为理想的一种方式是，在有机体的一个生命周期内就获取相关知识。
听起来似乎只有动物才能做到这一点。实际上，包括细菌在内的很多单细胞生物也以这种灵活的方式处理信息。
这一方式的主要机制是由基因编码形成的蛋白质。一些蛋白质之间相互作用，按照逻辑规则进行基本运算；另一些蛋白质则负责收集环境信息；还有一些蛋白质返回到制造它们的DNA分子上，通过调控不同基因从而改变其他蛋白质的功能。通过蛋白质的这种信息交流方式，大量复杂活动得以正常进行，还可获得高效的学习形式和有用信息。
同源异型基因的例子可以说明复杂概念的形成。同源异型基因通过激活或压制其他基因，决定动物胚胎时期肢体的位置和数量。一些同源异型基因会下降一个等级，去调控其他基因的行为。
人类的活动与此类似。比如一个大公司里不同岗位等级的职员形成一个员工网络；或者我们所做的不同层次的归类，如便携式电脑属于电脑，电脑是一种电子设备，电子设备属于机器范畴，所有机器都是工具，工具属于物体，等等。大多数复杂的系统都受益于不同等级的知识和管理，包括单细胞生物。
但是更让人惊奇的是，一些微生物以蛋白质为基础进行运算，表现出了很强的学习能力。以细菌为例，细菌通过释放化学信号互相交流，如果化学信号暗示缺乏食物，每个细菌会分散到在一个区域内，最大限度地消费可用的一点食物。
原生动物和细菌在碰到不同类型的食物或潜在的危险时，甚至会运用一些基本的学习和记忆形式。例如，在直肠内的细菌如果发现合适的食物，它们会为消化附近可能出现的相关食物做准备。这就像在做某种预测，如果不能很快找到相关食物，它们就会放弃。