It has, indeed, been an underlying theme of the earlier chapters ... Roger Penrose in "The Emperor's New Mind"

Die Bedeutung von Mathematik und Informatik für die Gehirnphysiologie beruht einerseits auf ihrer prägenden Rolle in unserer Kultur und Wissenschaftsgeschichte (und eng damit verbunden auf der fachlichen Inhalte) -- andererseits aber auch ganz wesentlich auf ihren Beiträgen zum allgemeinen Problemlöseverhalten, zur Heuristik. Die Entwicklung heuristischer Strategien in Mathematik und Informatik ist permanent in Bewegung, so ist immer wieder eine der aktuellsten Entwicklungen auf andere Wissenschaften. Auch in diesem Buch soll nicht der Eindruck erweckt werden, ob die Heuristik ein abgeschlossenes Gebiet sei. Wir wollen noch auf zwei besonders aktuelle und bemerkenswerte Entwicklungen eingehen: die evolutionären Algorithmen und die neuronalen Netze.

Das evolutionäre Gebiet ist im Wesentlichen eines langen Evolutionsprozesses, eines Wechselspiels zwischen Mutation, Kreuzung, Selektion und einer natürlichen Fortpflanzen-Population: man bezeichnet dies als historischen Prozess auch als Phylogenese. Der Biologe und Philosoph E. Haeckel (1834-1919) formulierte 1866 das "biogenetische Grundgesetz", wonach die Individualentwicklung eines Lebewesens (auch als Ontogenese bezeichnet) eine verkürzte Rekapitulation der Phylogenese darstellt -- in prägnanter Formulierung wird dieser Gesetz auch folgendermaßen ausgedrückt: "Die Ontogenese folgt der Phylogenese".

Ob nun die Entwicklung der Arten mit ihrem heutigen Ergebnis für gut oder nicht, sei dahingestellt. Auf jeden Fall hat diese Entwicklung zu höchst beachtlichen Resultaten geführt. Es ist deshalb befassen, versuchen, dieses Evolutionsgeschehen zu simulieren. In der Forschungsrichtung der sogenannten evolutionären bzw. genetischen Algorithmen.

Das wohl komplexeste biologische System, das die Evolution hervorgebracht hat, ist zweifellos das menschliche Gehirn mit seinen unvorstellbar großen Anzahl von Nervenzellen und deren Verbindungen. Der Mensch ist das, was er ist, wesentlich aufgrund seines Gehirns, die Problemlösefähigkeiten des Menschen ergeben sich fast gänzlich aus den Fähigkeiten seines Gehirns. Mit dem wachsenden Wissen der Wissenschaftler haben deshalb die Versuche der Funktionalität des menschlichen Gehirns zu simulieren und der konsequentesten Versuche, dies zu tun, ist die Methode der sogenannten...

George Bernard Shaw wurde einmal auf einer Gesellschaft von einer für ihr gutes Aussehen bekannten Schauspielerin gefragt: „Sollen Sie sich von wir heiraten, ein Kind miteinander und es hätte Ihre Intelligenz und meine Schönheit?" Shaw antwortete wunderbar höflich: „Nein, meine Gnädige, stellen Sie sich vor es hätte Ihre Intelligenz und meine Schönheit!".

Algorithmen waren die Ergebnisse bewusster menschlicher Willensakte. Man hatte ein Problem vor sich und es galt, dieses Problem zu lösen. Die Probleme waren recht genau spezifiziert und vergleichsweise einfach „binär" strukturiert.

Ein Problem ganz anderer Natur ist das des Überlebens unter gewissen, recht unspezifisch vorgegebenen Lebensbedingungen. Es ist das allgemeine Problem der gesamten Lebewesen (Arten, Spezies) gestellt sehen. Nach der Evolutionstheorie des Biologen Charles Darwin (1809-1882) haben sich die Arten im Laufe der Weltgeschichte so entwickelt, dass sie dieses Problem in ihrem jeweiligen Umfeld möglichst gut zu lösen in der Lage waren. Man kann also, wenn man so will, die Evolution, d.h. die Entwicklung der Arten, als einen umfassenden Optimierungsprozess ansehen.

Die Problemlösungsfähigkeit der Lebewesen ist ein Merkmal ihrer Erbanlangen, ihrer Gene. Manche Individuen sind besser in der Lage als andere, ihre Lebensumstände zu meistern. Sie überleben länger und vermehren sich stärker als andere. Ihr Erbgut setzt sich im Laufe einer langen, auch durch viele zufällige Entwicklungen geprägten Prozess...