Insekten sind Roboter

15.09.2012

Der modulare Körperaufbau und das modularisierte Verhalten aus starren Aktionsmustern machen Insekten für Robotikforscher interessant

Insekten haben Minigehirne, die in den meisten Fällen weniger als eine Million Neuronen besitzen. Insekten verhalten sich weitgehend "reaktiv", d.h., es gibt eine unmittelbare und fast selbsttätige Kopplung zwischen sensorischen Eindrücken und der ausgelösten Aktion. Aus diesem Grunde sind Insekten spannende Studienobjekte sowohl für Entomologen als auch für Robotikforscher.

Über das Thema dieses Beitrags habe ich gelegentlich mit meinen Kollegen aus der Biologie debattiert. Sie können sich mit der Aussage nicht anfreunden, dass Insekten Roboter sein sollen. Wenn sie widersprechen, besänftige ich sie mit dem Satz: "Ich meine, sehr gute Roboter." Ich weiß, dass ich mich mit solchen Thesen auf dünnem Eis bewege und in die Nähe von Descartes rücken könnte, der Insekten als unbewusste Automaten einordnete, ja fast nur als "Uhrwerke" begriff, die mechanisch ihr Leben abspulen und bei denen die Seele, d.h. die "denkende Substanz", fehlt.[1] Ich denke jedoch, dass Insekten großartige Kreaturen sind, echte Meisterwerke der Miniaturisierung, und dass man aus ihrem Studium wertvolle Erkenntnisse für die Robotik gewinnen kann.

Nehmen wir z.B. die kleine Wespe mit dem wissenschaftlichen Namen Megaphragma mymaripenne. Sie ist das drittkleinste bekannte Insekt: Ausgewachsen ist sie nur ein Fünftel Millimeter lang. Erstaunlich ist ebenfalls die Gesamtanzahl der Neuronen in ihrem Nervensystem: Diese Wespenart kommt mit 7400 Neuronen aus,[2], während die Stubenfliege um die 300.000 Neuronen und eine Biene circa eine Millionen Neuronen braucht. Wenn man bedenkt, wie komplex das Verhalten einer Wespe ist, kann man sich nicht nur über die Sparsamkeit der Natur, sondern auch über die Leistungsfähigkeit von Insektengehirnen wundern. Die Megaphragma mymaripenne hat die kleinste Zahl von Neuronen von allen aktiv fliegenden Lebewesen.

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Insekten sind u.a. deswegen so erfolgreich (sie sollen fast die Hälfte der tierischen Biomasse auf dem Festland ausmachen und stellen 60% aller beschriebenen Tierarten), weil sie ihre Aktionen nicht lange abwägen. Ihre Nervensysteme sind übersichtlich, da Sensorik und Aktorik über kurze Wege verbunden sind. Ihr Verhalten besteht in den meisten Fällen aus festverschalteten "Aktionsmustern", d.h. Ketten von festen Handlungen, die zu einem gewünschten Effekt führen. In der Robotik wird eine solche direkte Kopplung zwischen Sensorik und Aktorik eine "reaktive Architektur" genannt. Forscher wie Rodney Brooks denken, dass sogar menschliche Intelligenz auf eine Hierarchie von solchen reaktiven Aktionsmustern zurückgeführt werden kann. Technisch gesehen sei es deswegen einfacher, Intelligenz bottom-up statt top-down zu entwerfen. Infolgedessen sind Insekten für Kognitionswissenschaftler sehr aufschlussreich, da bei diesen Lebewesen intelligentes Verhalten im Labor am einfachsten durchleuchtet werden kann.

Sphexishness

Bereits Douglas Hofstadter und andere Computerwissenschaftler haben das Beispiel der Wespe Sphex ichneumoneus herausgegriffen.[3] Eines ihrer Verhaltensmuster gehört zum Kuriositätenkabinett der Entomologie. Der Biologe Jean-Henri Fabré, der "Homer der Insekten", hat in seinen Souvenirs Entomologiques von 1879 bereits skurrile Experimente beschrieben, und zwar mit Grabwespen, die paralysierte Heuschrecken zum Nest schleppen. Die Heuschrecke wird vor dem Nesteingang abgelegt und die Wespe inspiziert anschließend das Nest. Wird die Heuschrecke vom Nesteingang etwas entfernt, kommt die Wespe heraus, packt die Heuschrecke, bringt sie wieder nah zum Eingang und fliegt anschließend in das Nestloch zur erneuten Inspektion.

Der perfide Beobachter kann die Heuschrecke jedes Mal leicht vom Nest entfernen und die Sphex-Wespe führt immer das selbe Ritual aus, ohne zu merken, dass das Nest bereits vorher wiederholt überprüft worden ist. Ein solches automatisches, und man würde fast sagen, "kopfloses" Verhalten, nennt Hofstadter "sphexishness". Mittlerweile diskutieren Philosophen über solche Experimente und den Gegensatz zwischen Willensfreiheit und sphexnischem Verhalten. Zur Ehrenrettung der Wespen sollte man jedoch anmerken, dass sich nicht alle Wespen so oft wie bei Fabré täuschen lassen. Andere wiederum sind sogar etwas unbeholfener.[4]

Und trotzdem: Das ist typisch für Insekten, nicht nur der modulare Körperaufbau, sondern auch das modularisierte Verhalten aus starren Aktionsmustern. Nicht alle sensorischen Eindrücke gelangen zuerst ins Gehirn - einige werden direkt zu den entsprechenden Muskeln verschaltet. Auch bei Menschen geschieht dies, z.B. beim Stolperreflex, der von Neuronen im Rückenmark ausgelöst wird. Bevor wir uns darüber bewusst sind, dass wir gestolpert sind, hat unser Bein bereits die notwendige "Rettungsaktion" gestartet.

Noch ein Beispiel für diese Unmittelbarkeit des Insektenverhaltens kann bei der sogenannten Phonotaxis von Heuschrecken beobachtet werden. Die Männchen locken die Weibchen durch ihren rhythmischen "Gesang". Man kann die Männchengeräusche im Labor aufnehmen und für die Weibchen wieder abspielen. Die Geräusche können über Lautsprecher entweder links oder rechts vom Weibchen abgespielt werden. Das Weibchen wechselt dann automatisch die Bewegungsrichtung (wird vom Gesang angezogen) und man kann sie regelrecht "steuern", egal wie stochastisch die Reihenfolge ist. Diese Bewegung zum Klang (Phono-Taxis) ist eine im Verhalten der Heuschrecke festverschaltete Aktion, die allerdings nur im Paarungskontext entfesselt wird.

Und Entfesselung ist das richtige Wort. Viele andere automatische biologische Systeme sind modular aufgebaut. Charakteristisch dabei ist, dass die Module a) parallelverschaltet sind, b) datengetrieben sind und c) sie sich erst melden, wenn sie nicht mehr gehemmt werden. Unsere eigene visuelle Wahrnehmung ist ein gutes Beispiel dafür. Wir erkennen die Welt automatisch und unbewusst. Bei jedem Blick sehen wir Objekte, Gesichter, Farben, Bewegung. Sämtliche Module der visuellen Erkennung werden durch das Vorhandensein der Daten (das Bild) ausgelöst, alle "rechnen" und erzeugen ihre Ergebnisse, aber die Aufmerksamkeit selektiert daraus nur das, was uns gerade interessiert. Das entsprechende Modul wird entfesselt und darf seine Schlüsse an das Bewusstsein melden. Wir sehen dann etwas Bestimmtes[5], während viele andere visuelle Details unterdrückt werden.

So ähnlich geschieht es bei Insekten, wo viele Reflexe und Verhaltensmuster ständig ausgewertet und bereitgestellt werden. Je nach Kontext wird einer davon freigesetzt. Bei Insekten, bei denen beispielsweise der Kopf abgetrennt wurde, kann man vielleicht deswegen mehr neuronale Aktivität über die Axone zum Körper als in vollständigen Insekten messen. Da das Gehirn nicht mehr Verhaltensmodule hemmen kann, werden viele Reflexe freigesetzt. Als Programmierer kann man ein solches System als parallel ablaufende Subsysteme verstehen, die gleichzeitig ihre Berechnungen durchführen. Davon wird aber nur ein Ergebnis herausgepickt. Die Kontrollhierarchie bei Insekten scheint dafür ziemlich flach zu sein, verglichen mit unserem eigenen Verhalten, das aus Motivationen mit Untermotivationen und weiteren Unteruntermotivationen besteht.

Wie die Fliege fliegt

Das erstaunlichste Beispiel dafür, wie weit man mit fest verschalteten automatischen Reflexen kommen kann, ist für mich die gemeine Stubenfliege. Heute, wo an vielen Universitäten kleine fliegende Roboter entwickelt werden, kann noch keiner davon an die Flugkünste und Akrobatik der Stubenfliege heranreichen. Stubenfliegen sind ja klein und haben dementsprechend kleine Gehirne. Man wäre gewillt, sie für dumm zu halten - bis man versucht, sie zu fangen.

Die Augen der Fliegen übertreffen das visuelle System der Menschen nicht in der Anzahl der "Pixel", sondern in der Geschwindigkeit der Wahrnehmung. Beim Fliegen tritt die sogenannte "Flimmerfusion" erst bei 200 bis 300 Bildern pro Sekunde ein. Mit anderen Worten: Kinos für Fliegen müssten Spielfilme mit 300 Bildern pro Sekunde zeigen, während wir Menschen bereits ab 24 Bilder pro Sekunde den Eindruck haben, stetige Bewegungen in Filmen zu sehen. Unsere Filme sind für Fliegen eher langweilige Dia-Shows, bei denen nicht viel los ist. Solche hohe Flimmerfusionsraten sind für fliegende Tiere lebensnotwendig, aber die Stubenfliege kommt dabei fast bis ans Limit. Es ist auch klar warum: Um Raubtiere zu umgehen bzw. schnell andere Fliegen für eine Paarung durch die Luft zu jagen, sind ultraschnelle visuelle Reflexe notwendig. Der Evolutionsprozess tut den Rest, vor allem bei einem sich so schnell vermehrenden Tier wie der Fliege.

Es ist dann wirklich so, dass die Fliege schnell ist, weil sie auch schnell sehen kann. Die Flugmuskulatur muss allerdings auch flink und präzis gesteuert werden. Ein Ingenieur würde sofort sagen: "Was diese Fliege braucht, ist ein schnelles Gyroskop, um die 3D-Lage des Körpers blitzschnell zu ermitteln." Und in der Tat, die Stubenfliege fliegt mit einem extrem ausgefeilten Gyroskop herum.

Stubenfliegen sind Zweiflügler (Diptera), sie haben nur ein Flügelpaar, während viele andere fliegende Insekten zwei solche Paare besitzen. Im Laufe der Evolution sind bei der Fliege die hinteren Flügel zu kleinen Schwingkölbchen verkommen (sie werden Halteren genannt), die beim Flug ebenfalls mitschwingen (in Gegenphase zu den Flügel). Da die Halteren aber so klein sind, erzeugen sie keinen Auftrieb: Ihre Funktion besteht eher darin, jede Richtungsänderung des Körpers zu ermitteln (siehe Abb. 1). Die Halteren schwingen dafür in einer Ebene relativ zum Körper (wie ein Pendel). Dreht die Fliege den Körper, streben die Halteren danach, dieselbe Rotationsebene zu behalten; sie werden aber vom Körper mitgenommen. Die an der Basis des Stiels der Schwingkölbchen auftretende Kraft kann neuronal verarbeitet werden und als Positionsänderung interpretiert werden. Mit dieser Information kann die Fliege ihre Flugbewegung messen und stabilisieren. Das Gehirn ist dabei nicht beteiligt: Alle Informationen fließen direkt vom Gyroskop (d.h. von den Halteren) zur Flugmuskulatur. Beim eleganten Umkurven von Hindernissen wird der optimale Flügelschlag durch das Zusammenspiel der Schwingkölbchen mit den Flügeln erzeugt.[6]

Abb. 1: Die Schwingkölbchen einer Schnake sind unter dem Flügel und nah am Körper gut sichtbar. Bild: Pinzo, Public Domain

Das ist aber nur die halbe Geschichte. Die Stubenfliege und viele andere Insekten orientieren sich beim Fliegen an der Gegenbewegung der Umgebung. Dies ist der sogenannte "optische Fluss" im visuellen System. Eine Fliege, die z.B. gegen eine Wand fliegt, sieht wie die Details der Wand immer größer werden. Die Welt "platzt" in alle Richtungen. Wenn dies geschieht, dreht die Fliege den Körper um und streckt die Beine zur Landung aus. Sollte die Fliege in einem Tunnel mit Struktur an den Wänden entlangfliegen und wäre der optische Fluss im rechten Auge schneller als im linken, dann bedeutet dies, dass das rechte Auge näher zur Wand als das linke Auge steht. Die Fliege korrigiert die Richtung, gleicht die optischen Flüsse in beiden Augen aus und kann damit zentriert im Tunnel fliegen. Auch bei Rollbewegungen des Kopfes wird in einem Auge ein optischer Fluss nach unten erzeugt und nach oben in dem anderem. Die Fliege wüsste dann, dass der Körper sich gedreht hat und könnte gegensteuern, um ihn wieder horizontal zu halten. Heute wissen wir beispielsweise, dass der "optische Fluss" das Odometer der Bienen ist. Wenn Bienen zu Futterplätzen fliegen, messen sie die geflogene Distanz durch die Integration des wahrgenommenen optischen Flusses des Bodens.[7] Diese Distanz können sie dann anderen Bienen durch den Bienentanz mitteilen.

Was tut aber ein Ingenieur, wenn man plötzlich zwei verschiedene "Sensoren" hat, um Änderungen der Fluglage zu messen? Einerseits besitzt die Fliege die Halteren, aber andererseits auch ein ultraschnelles visuelles System, mit dem der optische Fluss der Umgebung und damit die Eigenbewegung der Fliege sehr präzise festgestellt werden kann (wie ein Ingenieur sagen würde: "yaw, pitch und roll" der Fliege können festgestellt werden). Die Evolution ist blind und opportunistisch. Eine neuronale Verschaltung zwischen Halteren und Flugmuskulatur ist bereits vorhanden. Sie ist ein Relikt der Vorfahren der Fliege, bei denen zwei Flügelpaare koordiniert benutzt wurden. Man kann deswegen den gemessenen optischen Fluss in den Augen direkt zu den Halteren umleiten, die optische Flussmessung mit dem Gyroskop der Fliege verbinden und ein einziges Steuersignal an die Flugmuskulatur schicken.

Statt einen komplizierten Entscheidungsmechanismus im Gehirn aufzubauen, hat die Evolution die vorhandene Verschaltung einfach ergänzt (tweaking wäre das passende englische Wort). Das Signal der Halteren wird somit durch den optischen Fluss moduliert. Jeder Ingenieur bei Daimler müsste für eine ähnliche Konstruktion mit den in Autos eingesetzten Inertialsystemen den Hut nehmen. Bei Stubenfliegen ist es aber eine geniale Lösung. Abb. 2 zeigt die von Dickinson aufgedeckte neuronale Verschaltung von den Augen zu den Halteren und von diesen zur Flugmuskulatur.[8] Das Gehirn ist nicht großartig beteiligt - nur um den optischen Fluss bereit zu stellen.

Abb. 2: Direkte Verschaltung vom visuellen Zentrum zu den Halteren. Die Halteren helfen der Fliege, durch direkte Kopplung mit der Flugmuskulatur, ihre Fluglage zu stabilisieren. Bild: TP. Quelle: Dickinson, 1998.

"Wenn's denkst, ist's eh zu spät"

Die Überschrift war Gerd Müllers Antwort, als er einmal gefragt wurde, woran er beim Torschießen denke. Das fasst die Situation sehr gut zusammen, falls etwas in Echtzeit gesteuert werden soll. Wenn lange Ketten von Überlegungen vorangesetzt werden, ist die Zeit zum Reagieren einfach nicht mehr da. Der Fluchtreflex bei Küchenschaben wird deswegen in weniger als 40 Millisekunden ausgelöst. Winzige Härchen am Hinterteil nehmen kleinste Schwingungen in der Luft wahr und lösen sofort den Fluchtreflex aus. Um die Dringlichkeit der Situation noch drastischer zu unterstreichen, wird das dazugehörige neuronale Signal über ein sehr dickes und schnelles Axon zum Körper übertragen. Es ist wie eine gespannte Feder, die nur darauf wartet ausgelöst zu werden.

Auch Stubenfliegen handeln wie ein Torjäger: Es wird zuerst reagiert und danach, wenn überhaupt, nachgedacht (wobei eine Fliege nur 50 bis 100 ms zum Fliehen, aber ein Fußballer mindestens 250 ms zum Reagieren braucht). Eines der fiesesten Experimente, die man mit Fliegen durchführen kann, ist von Dickinson beschrieben worden. Nimmt man ein Stäbchen mit etwas Klebstoff, berührt den Rücken der Fliege, und hebt man sie damit hoch, verlieren die Beine den Kontakt zum Boden. Die mit dem Stäbchen festgehaltene Fliege fängt aber sofort an, mit den Flügeln zu schlagen. Dies ist der Fliegenreflex der Fliege. Er ist notwendig, da Stubenfliegen ohne Bodenkontakt bis zum Auftreten der Entomologen nichts anderes Gescheites tun könnten, als eben zu fliegen. Und dies tun sie ununterbrochen. Sie fliegen nicht minuten-, sondern stundenlang. Werden sie regelmäßig mit Zucker gefüttert, fliegen sie unermüdlich weiter, tagelang, bis die Flügel zerreißen. Es ist der richtige Reflex, aber nicht im heimtückischen Kontext.

Beine, die Lernen

Insekten sind so modular aufgebaut, dass man sogar Körperteile durch Prothesen ersetzen kann, ohne dass sie viel davon merken. Bei Wüstenameisen kann man die Beine mit der Schere verkürzen und dann kleine Holzstäbchen ankleben. Die Ameisen laufen wie gehabt, nur dass sie jetzt vielleicht mit längeren Schritten fortschreiten und sie sich bei der Navigation vertun, da ihre Odometrie durcheinander gerät. Bei Ameisen, bei denen von einer Wespe der Kopf vom Körper abgetrennt wurde, überlebt der Kopf noch einige Minuten und bewegt die Antennen weiter. Es ist fast so, als ob die Bestandteile der Insektenkörper Lego-Bausteine wären, die man nur zusammenzuschalten braucht.

Noch ein Experiment mit Insekten, bei dem nur Schere und Klebstoff notwendig sind, ist folgendes: Motten benutzen ihre Antennen wie Gyroskope. Sie schwingen die Antennen synchron zu den Flügeln, so wie es die Stubenfliegen mit den Halteren es tun. Schneidet man die Antennen einer Motte ab, kann sie nicht mehr richtig fliegen und fällt zu Boden. Klebt man aber mit Sekundenkleber die Antennen wieder an den Antennenstummel, kann die Motte wieder fliegen! Das Gyroskop ist wieder vollständig und da die Messung am Kontaktpunkt der Antenne mit dem Körper stattfindet (und diese Stelle unberührt blieb), ist alles wieder in Ordnung.[9]

Die anschaulichsten Beispiele von Insekten-Modularität sind Untersuchungen wie die von Holk Cruse in Bielefeld über das Laufverhalten von Stabinsekten. Cruse und andere Wissenschaftler haben über Jahrzehnte die neuronale Verschaltung des Laufens bei diesen Insekten studiert und allgemeine Prinzipien formuliert.[10]

Es stellte sich heraus, dass die Beine der Insekten ziemlich unabhängig voneinander arbeiten. Jedes Bein ist mit seinen Muskeln und Sensoren so etwas wie ein kleines Bauteil, das in sechs Exemplaren an die Insekten montiert ist. Die Steuerung ist modular, parallel und verteilt. Die Koordination der Beine geschieht über das Zusammenspiel der Reflexe (die über hemmende und erregende Neuronen verbunden werden) und die Anbindung an den Körper, womit die Beine sich wie gekoppelte Oszillatoren verhalten. So wie in einer Uhrmacherwerkwerkstatt die mechanischen Pendeluhren auf dem Holzboden zum Gleichlauf kommen, so können sich die Beine sowohl mechanisch als auch über neuronale Signale optimal synchronisieren.

Die individuellen Beinkontroller können mit nur sechs Regeln modelliert werden, die ihre Interaktion beschreibt: So hemmt ein Bein in der Luft die Hebebewegung der Nachbarbeine auf derselben Seite, so dass das Insekt stabil bleibt. Wenn ein Bein dagegen den Boden berührt, erregt es die Nachbarbeine, so dass sie gehoben werden. Ein Bein, das sich vorwärtsbewegt, wird ungefähr an dieselbe Stelle platziert, an der das vordere Bein war, um Unebenheiten auf dem Boden zu begegnen. Falls ein Bein zu viel Gewicht trägt, wird die Bodenberührungszeit der anderen Beine verlängert, um das Gewicht besser zu verteilen. Cruse hat mit seinem Walknet-Kontroller gezeigt, wie solche einfachen Interaktionsregeln zusammen mit der lokalen Beinsteuerung anhand von Beinsensoren die verschiedenen Schrittmuster einiger Insekten wiedergeben können.

Solche Modelle und Experimente lassen die Beine der Insekten fast als Geschöpfe für sich erscheinen. Erstaunlich sind z.B. Experimente mit Küchenschaben, bei denen der Kopf fehlt. Die Beinreflexe funktionieren alle noch und die einzelnen Beine können sogar lernen! Dafür wird ein Bein mit einem kleinen elektrischen Schock "bestraft", wenn es eine Platte berührt. Das Bein "lernt" eine neue Position zu halten, um die Bestrafung zu vermeiden. Das ganze Lernen wird durch ein einziges Neuron ermöglicht und Horridge paradigm genannt.[11]

Frank Pasemann von der Universität Osnabrück hat solche selbstorganisierenden Systeme in der Robotik untersucht. Mit neuronalen gekoppelten Oszillatoren kann er Roboter bauen, bei denen sich die Module automatisch verschalten und nicht-triviales Verhalten erzeugen. Sein Schüler Manfred Hild (von der HU Berlin) hat es bei humanoiden Robotern durchgespielt und Humanoid-Beine entwickelt, die autonom und selbsttätig lernen, das "Richtige zu tun", z.B. sich zu strecken oder Laufbewegungen auszuführen. Falls also demnächst jemand ein einzelnes Humanoid-Bein den Gang autonom runterhüpfen sieht, muss man Manfred Hild benachrichtigen.

Diese letzten Beispiele aus der Mechatronik illustrieren sehr gut die Idee der "Subsumptions-Architekturen", die sich an der Modularität der Insekten orientieren. Ein Roboter wird Schritt für Schritt aufgebaut: Zuerst werden die einfachen Reflexe implementiert. Aufbauend darauf wird die nächste Ebene entwickelt, usw., bis man ein vollständiges und nützliches System hat. Ein Laufroboter, z.B., mit optimaler Beinkoordination.

Reaktive Architekturen

Es ist kein Zufall, dass gerade beim RoboCup-Wettbewerb (die jährliche Meisterschaft in Robotik-Fußball) solche reaktiven Architekturen sehr erfolgreich eingesetzt werden. Fußball selbst ist sehr reaktiv: Der Torwart muss sich meistens nur im richtigen Moment hinwerfen, der Torjäger muss den Kopf oder das Bein in den Weg stellen, alle müssen sich nur relativ zum Ball bewegen. Sogar Pässe in die Tiefe des Raumes können abgegeben werden, ohne hochzuschauen: Man geht davon aus, dass der Mitspieler an der richtige Stelle steht.

Ich kann vielleicht meine Freunde aus der Biologie für die spannende Verbindung zwischen Insekten und Robotern durch den Hinweis gewinnen, dass heutige Automobile mehr und mehr die reaktiven Prinzipien der Insekten-Modularität verwenden. Das fängt schon mit der Fahrdynamikregelung mit dem ESP (Elektronisches Stabilitätsprogramm) an. Falls ein Fahrzeug in Gefahr gerät auszubrechen, werden einzelne Räder durch die Elektronik optimal gebremst. Ohne ESP kann ein Mercedes der A-Klasse das berüchtigte Slalomfahren beim Elchtest nicht bestehen. Neue Fahrzeuge von Volvo bremsen bei niedrigen Geschwindigkeiten von alleine, wenn ein Hindernis von den Kameras im Auto detektiert wird. Bei den Spurhaltesystemen von VW regelt sich das Auto von alleine in die Mitte der Spur. Bei all diesen Fahrassistenzsystemen gibt es wenig Logik, nur einfache Regeln. Man will ja nicht komplexe Betriebssysteme verwenden, die sich dann im falschen Moment neu booten. Einfachheit ist hier lebensnotwendig.

Sogar die menschliche Kognition scheint in zwei Subsysteme aufgeteilt zu sein, eines für die automatische Steuerung und das andere für die reflektierten Entscheidungen. Das erste "denkt" schnell, das zweite langsam. Dies ist es, was Daniel Kahneman System Eins und System Zwei nennt.[12] System Eins regelt alles automatisch, schnell und manchmal mit festem Verhaltensmuster. System zwei denkt immer nach. Ein Tennisspieler braucht für einen Return nur System Eins. Zeit zum Nachdenken hat er nicht. System Eins ist das Sphex in uns.

Deswegen sage ich meinen Kollegen aus der Biologie: Insekten sind Roboter, aber eine Fliege wäre sicherlich ein wunderbarer Autofahrer und könnte auf Anhieb die Formel 1 gewinnen. Alle dafür notwendigen kognitiven Fähigkeiten des Systems Eins besitzt sie schon.

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