Gemeinschaftsprojekte stehen oft vor dem Problem der vielen Köche, die den Brei verderben. Wenn zu viele Personen mit der Erreichung eines bestimmten Ziels beauftragt werden, kann die Situation schnell außer Kontrolle geraten. Kürzlich beobachtete der Verhaltensökologe Ofer Feinerman vom Weizmann Institute of Science Ameisen, die gemeinsam schwere, asymmetrische Nahrung zu ihrem Bau zurücktransportierten, und fragte sich, ob diese Regel auch für Ameisenkolonien gilt. Die Ergebnisse seines Labors wurden veröffentlicht in Schnittstelle des Journals der Royal Society , schlage Folgendes vor. Wenn man einer Gruppe mehr Ameisen hinzufügt, können diese tatsächlich viel komplexere Probleme lösen, als sie es in kleineren Gruppen könnten.
Um die Antwort zu finden, druckte das Team winzige Objekte mit präzisen Formen und Gewichten im 3D-Druckverfahren. Indem sie diese Objekte über Nacht in Katzenfutter lagerten, machten sie sie für Spürameisen attraktiv. Paratrechina longicornis Köder wurden in lasergeschnittenen Labyrinthen unterschiedlicher Größe und Komplexität platziert. Das Team achtete darauf, dass das Gewicht der Köder in jedem Experiment gleichmäßig mit der Anzahl der Ameisen variierte. So konnten sie Koordination und Kooperation messen, anstatt die Aufgaben einfach nur körperlich anstrengender zu gestalten. Die Forscher mussten lediglich die mit Ködern versehenen Labyrinthe in der Nähe der Ameisenhügel aufstellen und die Ergebnisse filmen.
Fast alle Ameisengruppen bewältigten einfachere Labyrinthe erfolgreich und führten kleine Objekte auf direktem Weg. Die Situation änderte sich jedoch, als die Labyrinthwege komplexer und die Lasten schwerer wurden. In solchen Fällen erwiesen sich größere Ameisengruppen als deutlich effektiver als kleinere. Dies galt auch dann, wenn die Ameisen bei ihren Manövern die Schwerkraft berücksichtigen mussten.
Feinermans Team führte parallel Computersimulationen durch, um zu ermitteln, ob maschinelle Lernprogramme dieselben Aufgaben unter Berücksichtigung physikalischer Theorien und Kräfte bewältigen könnten. Die Programme lieferten anschließend mögliche Erklärungen dafür, warum größere Ameisenkolonien komplexere Situationen effektiver lösen.
«Simulationen haben gezeigt, dass sich einfache Rätsel mithilfe einfacher, auf Schwerkraft basierender Modelle lösen lassen», sagte Feinerman kürzlich. «Wenn man ein Labyrinth mit einem Gewicht darin nimmt, es kippt und die gesamte Konstruktion schüttelt, fällt das Gewicht schließlich heraus.».
Bei komplexeren Labyrinthen gestaltete sich die Situation jedoch anders. Um solche Probleme mithilfe ihrer maschinellen Lernprogramme effektiv lösen zu können, musste das Team «ameisenähnliche» Eigenschaften integrieren, die mit der verteilten Lebensweise von Ameisen zusammenhängen», erklärte Feinerman. Dazu gehört die Tatsache, dass die Schwerkraft nicht unbedingt als Massenschwerpunkt wirkt oder alle paar Sekunden auf unterschiedliche Punkte eines Objekts einwirkt.
Obwohl ihre Ergebnisse darauf hindeuten, dass Ameisenkolonien ihre Findigkeit und kollektive Intelligenz wahrscheinlich an ihre Größe anpassen, warnten die Forscher davor, dieses Phänomen als echte «kollektive Intelligenz» im Bereich der Kognition zu betrachten. Dasselbe ließe sich auch über maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sagen.
«Sie sind einfach zufällig und unvoreingenommen», sagte Feinerman über die Programme seines Teams und merkte an, dass die Modelle je nach Labyrinth dennoch externe Anpassungen durch die Entwickler erfordern. «Ameisen benötigen solche Anpassungen nicht und scheinen alle Labyrinthe ohne externe Informationen nach denselben Regeln zu lösen», fügte er hinzu.