Wissenschaftler der Universität von Wisconsin-Madison und Michigan State University haben in einer neuen Studie Ideen generiert, wie sich zunehmend komplexe Aufgaben auf die Entwicklung des Gehirns von Lebewesen auswirkt.
Hierzu wurde in einer Computersimulation ein einfaches Gehirn mit Sensoren, verdecken Markov Elementen und Aktoren nachgebildet (Animats=Künstliche Tiere), welches dann ein Tetris-artiges Computerspiel spielten. Die besten Animats wurden selektiert und in einer weiteren Generation dem Spiel in komplexeren Formen ausgesetzt.
Nach 60.000 Generationen zeigte sich, dass sich mit zunehmender Komplexität des Umfelds auch die Komplexität der Animats erhöht hat.
Dies entspricht der viel zitierten “law of requisite variety” von Ross Ashby: “Only variety can destroy variety.”
Da das Gehirnvolumen physisch begrenzt ist, und sich so das Gehirn nicht beliebig ausdehnen kann, erfolgt eine Verbesserung der Funktion durch stärkere Vernetzung der Neuronen.
Weitere Details zur öffentlich zugänglichen Studie finden sich hier.
Für Organisationen und soziale Systeme stellt sich nun die Frage, inwieweit eine Fraktalität (Selbstähnlichkeit) auf verschiedenen Ebenen ähnliche Effekte evolutorisch hervorbringt.