Daß im Tierreich so oft regelmäßige Gestalten mit Spiegel- oder Rotationssymmetrie vorkommen, mag zum Teil ei-ne direkte Folge der Individualentwicklung sein, die von der befruchteten kugelförmigen Eizelle über die Ausbildung eines Längsgradienten bis zum fertigen Organismus mehrfach Symmetrien aufbaut und wieder bricht. Der englische Mathematiker Alan Turing (1912 bis 1954) vermutete 1952 sogar, Entwicklungsprozesse erzeugten zwangsläufig morphologische Symmetrien. Andererseits hatte schon zu Lebzeiten Charles Darwins (1809 bis 1882) der britische Zoologe Alfred Russel Wallace (1823 bis 1913) bemerkt, daß manche Haustiere die symmetrischen Körpermerkmale ihrer wildlebenden Verwandten eingebüßt haben – ein Indiz, daß die natürliche Selektion symmetrisches Aussehen favorisiert.

Den Grund dafür vermutete man bislang in einer – weitgehend hypothetischen – Korrelation zwischen Wohlgestalt und Fitness: Einem perfekt symmetrischen Männchen sähe das Weibchen gleichsam an, daß es auch genetisch besonders wohlgeraten sei, und bevozuge es deswegen bei der Partnerwahl, weil damit eine hohe Fitness der Nachkommen wahrscheinlicher werde.

Eine gänzlich andere Erklärung bieten jetzt Experimente mit künstlichen neuronalen Netzen, die auf das Erkennen einfacher Pixel-Muster trainiert wurden (vergleiche Spektrum der Wissenschaft, Juli 1991, Seite 64, und November 1992, Seite 134); praktisch simuliert man im Computer die Evolution eines primitiven Sehsystems.

Dabei stellte sich heraus, daß ein gut trainiertes Netz stärker auf symmetrische Anordnungen anspricht als auf andere, zufallsgenerierte: Symmetrie erleichtert Wahrgenommenwerden. Das wiederum legt den Schluß nahe, daß ein Weibchen nicht deshalb bei der Partnerwahl wohlgestaltete Männchen bevorzugt, weil deren Aussehen etwa eine besonders überlebensfähige Nachkommenschaft verspräche, sondern einfach deshalb, weil sie ihm stärker auffallen.

Die Versuche haben Magnus Enquist von der zoologischen Abteilung der Universität Stockholm zusammen mit Anthony Arak von der britischen Firma Archway Engineering durchgeführt sowie unabhängig davon Rufus A. Johnstone von der zoologischen Abteilung der Universität Cambridge ("Nature", Band 372, Seiten 169 und 172). Johnstone trainierte seine neuronalen Netze mittels künstlicher Selektion: Durch zufälliges Variieren der Gewichtung einzelner Neuronenverbindungen erzeugte er quasi Mutationen des Netzes, die unterschiedlich stark auf fünf dargebotene Muster aus 4 mal 5 Schwarzweiß-Pixeln reagierten, und wählte dann für den jeweils nächsten Evolutionsschritt diejenigen Netze aus, die auf diese Lernbilder stärker ansprachen als auf beliebige Zufallsmuster. Das Verfahren wurde fortgesetzt, bis die Ergebnisse sich stabilisierten: Das Netz hatte gelernt, die Bilder zu erkennen.

Johnstones fünf Lernbilder lassen sich als ein Vogelschwanz interpretieren, den ein sehr grob auflösendes Sehsystem in verschiedenen Lagen wahrnimmt. Obwohl vier davon asymmetrisch waren (und selbst, wenn Johnstone das einzige symmetrische wegließ), sprachen die damit trainierten Netzwerke in der Folge auf spiegelsymmetrische Testbilder erheblich stärker an als auf asymmetrische. Das heißt, ein auf das Wiederkennen eines Partnermerkmals trainiertes Sehsystem nimmt das Merkmal stärker wahr, wenn dieses symmetrisch geformt ist.

Außerdem war die Reaktion des Netzes positiv mit der Schwanzlänge korreliert: Die Netze reagierten auf lange schwarze Balken stärker als auf kurze, obwohl die Lernbilder diesen Trend nicht trainiert hatten. Das unerwartete Resul-tat erklärt etwa, warum sich beim Männchen der Rauchschwalbe (Hirundo rustica) ein derart hinderlich langer Schwanz entwickelt hat und warum ihm, wie der dänische Ornithologe Anders Moller nachwies, ein künstlich verlängerter Schwanz im Wettbewerb um Weibchen Vorteile verschafft (Spektrum der Wissenschaft, September 1989, Seite 15).

Enquist und Arak verwendeten zum Training ihrer neuronalen Netze eine aufwendigere Version der künstlichen Selektion und simulierten dabei eine Koevolution von Netz und Signalmuster. Sie begannen mit einem zufälligen Signal aus 5 mal 5 Farb-Pixeln und einem Netz mit zufällig gewichteten neuronalen Verbindungen. Selektiert wurde nun einerseits die Signalmutation, auf die das Netz am stärksten reagierte, und andererseits dasjenige Netz, das am deutlichsten zwischen dem zu erkennenden Signal und irgendwelchen anderen zu unterscheiden vermochte.

Außerdem trainierten Enquist und Arak Netze darauf, dasselbe asymmetrische Zufallsmuster in unterschiedlichen Lagen (gedreht und verschoben) wiederzuerkennen. Derart vorgeprägte Netze zeigten dann eine besonders starke Reaktion auf rotationssymmetrische Signale: "Die Präferenz für Symmetrie folgt demnach aus der Notwendigkeit, Signale unabhängig von deren Ort und Orientierung im Gesichtsfeld zu erkennen."

Die Wissenschaftler ziehen daraus den Schluß, die biologische Attraktivität symmetrischer Formen hätte letztlich denselben Grund wie ihr ästhetischer Reiz für den Menschen: Das Wahrnehmungssystem entwickle allein aufgrund der Anforderung, dieselben Formen in unterschiedlichen Orientierungen wiederzuerkennen, eine – zumeist unerfüllte – Vorliebe für symmetrische Gestalten. Begegne ihm nun tatsächlich (sei es durch biologische Evolution oder künstlerische Kreativität) eine solche Form gleichsam als Wirklichkeit gewordenes Ideal, so übe sie einen besonders starken Reiz aus.

Durch solche Experimente scheint man dem Rätsel des Naturschönen ein Stück näherzukommen: Wenn uns ein Schmetterling, ein Pfauenschweif, Radiolarien oder ein ebenmäßiges Gesicht ästhetisch ansprechen, tritt darin eine tiefe und uralte Vorliebe des Wahrnehmungsapparats für Symmetrien zutage. Freilich erscheint uns, da wir längst in einer künstlichen Welt aus hochgeordneten Artefakten leben, allzuviel natürliches Ebenmaß wiederum als fade; preziöse Rokoko-Kokotten pflegten die Symmetrie ihres maskenhaft geschminkten Gesichts durch ein kleines Schönheitspflästerchen zu brechen.


Aus: Spektrum der Wissenschaft 3 / 1995, Seite 25
© Spektrum der Wissenschaft Verlagsgesellschaft mbH