Warum hat die Natur Pflanzen, Insekten, größere Tiere und Menschen hervorgebracht? Komplexitätsforscher errechnen unter anderem auch, welche Rolle der Zufall in der Evolution spielt . - © Herbert Zettl/Corbis
Warum hat die Natur Pflanzen, Insekten, größere Tiere und Menschen hervorgebracht? Komplexitätsforscher errechnen unter anderem auch, welche Rolle der Zufall in der Evolution spielt . - © Herbert Zettl/Corbis

Warum hat sich die Natur die Mühe gemacht, Menschen hervorzubringen? Es gibt kaum ein komplexeres Rätsel. "In einer Welt, in der Tiere und Pflanzen sich das Überleben ausfechten, profitiert unser Organismus von seiner Komplexität", analysiert der US-Wissenschaftsautor Nathan Collins im Magazin des Santa Fe Institute. Einzelliges Leben auf Erden begann vor 3,5 Milliarden Jahren. Es dauerte weitere 1,5 Milliarden Jahre, bis sich mehrzelliges Leben etablierte und noch länger, bis es so wurde, wie wir es kennen. "Da nach wie vor die Hälfte der Biomasse aus Einzellern besteht, darunter solche, die uns mit tödlichen Krankheiten infizieren, stellt sich die Frage, warum es uns gibt."

Problemen wie diesem gehen Forscher des Santa Fe Institute (SFI) nach. Seit 1984 wird an dem Forschungszentrum in der Hauptstadt des US-Bundesstaats New Mexico interdisziplinäre Grundlagenforschung betrieben, um Theorien für komplexe Systeme in Physik, Biologie, Technik und Sozialwissenschaften zu entwickeln. Was also hat sich die Natur beim Menschen gedacht? Einer These zufolge haben sich Bakterien zu Kolonien verbunden, um ihre Überlebenschancen zu erhöhen.

"Wenn man das weiterdreht, stellt sich die Frage, ob diese Eigenschaft wettbewerbsfähiger macht und welche komplexen Strukturen - Tiere mit Herzen, Lungen und Blutkreisläufen und in weiterer Folge Sozial-, Gesundheits- und Wirtschaftssysteme - sich daraus ergeben", erklärt David Krakauer, Ko-Direktor des Zentrums für Komplexitätsforschung und Kollektive Computerberechnung des Wisconsin Institute und Leiter des SFI-Projekts "Die Evolution von Komplexität und Intelligenz auf der Erde".

"Markov-Organismen"


Für das Projekt hat Post-Doc Christopher Ellison "Markov-Organismen" programmiert - auf dem Computer simulierte Kreaturen, die Erkenntnisse aus der Biologie mit Informationsverarbeitungsprozessen der Computerwissenschaften vereinen. Die digitalen "Lebewesen" veranschaulichen Informationsflüsse in ökologischen Systemen. Sie legen nahe, dass das Leben sich an die Komplexität seiner Umwelt anpasst. Zwar würden die Markov-Organismen übers Ziel hinausschießen und die Evolution des Komplexen ins Unendliche steigern. "Wie für Touristen in einer fremden Stadt ist für sie jede Kreuzung ein möglicher Irrweg", so Ellison. Die Methode hätte aber einen entscheidenden Vorteil: "Die Evolution von Komplexität wird unabhängig vom Organismus betrachtet. Allen digitalen Modellen liegen dieselben Informationsprozesse zugrunde - die Ergebnisse gelten somit für Bakterien, Menschen oder Politik."

Stephan Thurner erforscht andere Themen. Der Professor der Abteilung für die Wissenschaften von Komplexen Systemen an der Medizinuni Wien hat mit seinem Team über einen Zeitraum von zwei Jahren Bewegungen von Menschen im Zusammenhang mit Arztbesuchen analysiert. Die Forscher haben festgehalten, welche Erkrankungen diagnostiziert, Medikamente verschrieben und Apotheken aufgesucht wurden sowie wann der nächste Arztbesuch unternommen wurde. Die Analyse gibt nicht nur Aufschluss über die Wahrscheinlichkeit, mit der jemand, bei dem Krankheit A diagnostiziert wurde, auch Krankheit B bekommt, sondern auch, wie Betroffene gezielter behandelt werden können und wo das Gesundheitssystem Patienten im Kreis schickt. Besonders Letzteres könnte dem Gesundheitssystem Geld sparen. "Mathematische Modelle ergeben erstaunliche Korrelationen, die zur Lösung sonst unüberschaubarer Probleme beitragen können", sagt Thurner.

"Wicked problems" nennt die australische Regierung diese Herausforderungen in einem Positionspapier. "Wicked" sei hier nicht im Sinne von "böse" zu verstehen, sondern wie es Mathematiker oder Kreuzworträtsel-Besessene lesen würden: als Thema, das sich hartnäckig einer Lösung entzieht. "Tame problems" seien im Gegensatz dazu "zahme" Probleme, die zwar technisch anspruchsvoll sein könnten, jedoch leichter eingrenzbar seien und daher zielstrebig gelöst werden könnten.

"Wicked problems" entziehen sich analytischen, linearen Zugängen. Es ist schwer, sie exakt zu definieren, weil sich die Art des Problems anders darstellt, je nachdem, wen man fragt. Jede Version enthält ein Stück Wahrheit. Es gibt unterschiedliche Wechselbeziehungen und Abhängigkeiten, mehrere Ursachen und einander im größeren Kontext widersprechende Ziele. Beispiel: Die Drogenbekämpfung muss Schäden für Abhängige minimieren und saubere Nadeln zur Verfügung stellen. Gleichzeitig muss sie den Konsum unterbinden. Oft haben Maßnahmen auch unvorhergesehene Konsequenzen: So sind Klimaschützer mit dem Problem konfrontiert, dass bestimmte Maßnahmen zur Senkung der Schadstoffemissionen zu einer stärkeren Erderwärmung führen könnten, weil sie die Atmosphäre chemisch verändern.

Henne-Ei-Problem neu


"Die Naturwissenschaft falsifiziert oder beweist Vorhersagen. Die Komplexitätsforschung behält dieses 300 Jahre alte Kochrezept bei, schaut sich aber Probleme an, die zuvor mangels Technologie, Daten und Speicherkapazitäten nicht sichtbar waren", erklärt Stefan Thurner. Besonderes Augenmerk gilt der Dynamik: "Nehmen wir an, Sie haben ein System verstanden. Dann aber drehen Sie an einem Schräubchen und das System tut etwas anderes, denn es wird durch Netzwerke zusammengehalten, Sie aber haben ein paar Knoten in den Netzwerken verändert", sagt Thurner. Algorithmen würden diese Veränderungen erfassen und Konsequenzen berechnen. "In der Physik sagte man immer, ein Atom wirkt auf seine Nachbaratome. Laut Newtons Gravitationstheorie wirkt aber jedes Teilchen mit jedem zusammen - alle spüren einander. Und nun stehen nur ausgewählte Elemente in Wechselwirkung."