可能要等到將來使用真正的變色龍，並進行更多的對比實驗，才能真正破解這個謎題。但我仍心存疑慮。真正的變色龍與變色蜥蜴一樣，是身體碩大的動物，有著不隻一個改變顏色的理由。鏡子上的變色龍之謎恐怕最好僅作為思想實驗來保持其理想化的形式。
即便從理論角度來考慮，“真正的”答案也取決於下述具體因素：比如變色龍顏色細胞的反應時間，其對色調改變的敏感性以及是否有其他影響信號的因素。所有這些都是反饋回路中常見的重要數值。如果有人能夠改變變色龍身上的這些參數，就可以一一演示前文所述鏡子上的變色龍變色的種種可能。其實，工程師們正是這樣設計控製電路以引導宇宙飛船或控製機器人手臂的。通過調整滯後的長短、信號的敏感度、以及衰減率等參數，他們可以調整一個係統使之達到一個廣域的平衡態（比如將溫度保持在華氏68至70度之間），或不斷的變化，或某個介於兩者之間的動態平衡點。
我們看到，這種情況也發生在網絡化的市場活動中。毛衣生產商試圖通過文化鏡像來激發消費者此消彼長的購買欲望，以銷售多種款式的毛衣；而洗碗機製造商則力圖將消費者行為的反饋聚集在幾個公約數上，即僅推出幾款洗碗機，因為較之花樣繁多的毛衣款式，推出多種洗碗機的成本要高得多。反饋信號的數量和速度決定了市場的類型。
鏡子上變色龍之謎的重要之處在於，蜥蜴與鏡子形成了一個整體。“蜥蜴屬性”和“鏡子屬性”融合為一種更複雜的屬性——“蜥鏡屬性”，其行為方式與單一變色龍或單一鏡子的行為方式都有所不同。
中世紀的生活是極端抹殺個性的。普通人對自己的形像隻有模糊的概念。他們對獨立人格和社會身份的認知是通過參與宗教儀式和遵循傳統而達成的，而非通過行為反射。與此相反，當今世界是一個充滿了鏡像的世界。我們有無處不在的電視攝像機、每天都在進行的民意調查（如“63%的美國人離過婚”），它們將我們集體行為的每一個細枝末節都反映給我們。持續不斷的紙麵記錄——帳單、評分、工資單、商品目錄——幫助我們建立了個人的身份標識。不遠的將來，普及的數字化必將為我們提供更清晰、更快捷、更無所不在的鏡子。每個消費者都將成為反射鏡像與反射體，既是因，也是果。
希臘哲學家癡迷於鏈式的因果關係，研究如何沿因果鏈條溯本追源，直至找到最初原因。這種反向倒推的路徑是西方邏輯的基礎，即線性邏輯。而蜥蜴-鏡子係統展示的是一種完全不同的邏輯——一種網狀的因果循環。在遞歸反射領域，事件並非由存在鏈所觸發，而是由一係列業因如奇趣屋般地反射、彎曲、彼此互映所致。與其說業因和控製是從其源頭按直線發散，倒不如說它是水平擴展，如同湧動的潮水，曲折、彌散地釋放著影響力。淺水喧鬧，深潭無波；仿佛萬物彼此間的關聯顛覆了時空的概念。
計算機科學家丹尼·希利斯指出，計算，特別是網絡計算，呈現了一種非線性的因果關係域。他寫道：
在物質世界中，一件事對另一件事的影響隨兩者之間的時間或空間距離的增大而衰減。因此，我們在研究木星衛星的運行軌道時不去考慮水星的影響。這是物體和作用力這一對相互依存的概念所遵循的基本原則。作用力的局限性體現在光速是有限的，體現在場的平方反比定律之中[73]sup> ，還體現在宏觀統計效應上，如反應速度和音速等。
在計算領域中，或至少在計算領域的舊有模式中，一個隨意的微小事件有可能、也往往會造成任意的重大影響。比如，一段小程序可以抹去所有的內存；一條簡單的指令可以使主機停止運行。在計算科學中沒有類似於距離這樣的概念。沒有哪個存儲單元比別的存儲單元更不易受影響。
自然生態係統中的控製軌跡也呈發散狀溶入因果關係的界域。控製不僅分散到空間中，還隨著時間而逐漸模糊。當變色龍爬到鏡子上的時候，誘使其變色的業因便溶入到一個因果自循環的界域中。事物的推演不像箭那樣直線行進，而是像風一樣四散開來。
5.2 生命之無法理喻之處
斯圖爾特·伯蘭德在斯坦福大學主修生物學，導師是人口生物學家保羅·埃爾利希 [74]sup> 。埃爾利希也執迷於難解的鏡子上的變色龍之謎。而他是從蝴蝶與其宿主植物之間的關係中清楚地看到了這一謎題的影子。那些狂熱的蝴蝶收藏家們很早就知道，製作完美標本的最好方法就是將毛毛蟲和它要吃的植物一起裝入盒子等它化繭。變身之後，蝴蝶會破繭而出，展現出完美無缺的翅膀。這時迅速將它殺死，就能製成完美的標本。
這個辦法要求蝴蝶收藏家們懂得蝴蝶要吃什麼植物。為了得到完美的標本，他們可謂不遺餘力。其結果是積累了大量有關植物br蝴蝶群落的文獻資料。簡而言之，大多數蝴蝶幼蟲隻吃一種特定的植物。舉個例子，黑脈金斑蝶的幼蟲就專吃馬利筋，而馬利筋似乎也隻歡迎黑脈金斑蝶前來就餐 [75]sup> 。
埃爾利希注意到，從這個意義上說，蝴蝶的映像投入了植物，而植物的映像也投入了蝴蝶。為了防止蝴蝶幼蟲完全吞噬自己的莖葉，馬利筋步步設防，迫使黑脈金斑蝶“改變顏色”——想法子繞過植物的防線。這種相互投映仿佛兩條貼著肚皮跳舞的變色龍。馬利筋如此投入地進行自我保護，以抗拒黑脈金斑蝶的侵襲，結果反而變得與蝴蝶難舍難分。反之亦然。任何長期敵對的關係似乎都包容這樣的相互依存。1952年，關注機器如何學習的控製論專家羅斯·艾希比 [76]sup> 寫道：“［生物的基因模式］並沒有具體規定小貓如何抓老鼠，但是提供了學習機製和遊戲的旨趣，因此是老鼠將捕鼠的要領教給了小貓。”