Die natürliche Selektion ist mehr als nur die Geschichte von Finken auf den Galapagosinseln. Sie ist ein universeller Algorithmus, ein schrittweises Verfahren zur Erzeugung von Ordnung und Komplexität aus dem Zufall. Dieser Prozess ist nicht an die einzigartige Chemie der Erde gebunden. Er funktioniert überall dort, wo es Replikatoren gibt, die mit Variation um Ressourcen konkurrieren.

Stellen Sie sich Evolution nicht als biologisches Phänomen vor, sondern als ein Informationsverarbeitungssystem. Die Umwelt stellt ein Problem dar (z. B. „Finde Nahrung“ oder „Weiche Raubtieren aus“), und Populationen von Organismen durchlaufen Iterationen, um Lösungen zu finden. Jede Generation ist ein neuer Versuch, bei dem erfolgreiche „Lösungen“ (vorteilhafte Merkmale) kopiert und leicht abgewandelt werden. Dieser algorithmische Kern, so argumentieren Wissenschaftler wie Arik Kershenbaum, ist substratunabhängig. Ob die sich replizierenden Einheiten auf Kohlenstoff, Silizium oder etwas völlig anderem basieren, spielt keine Rolle. Solange die Grundbedingungen – Replikation, Variation und Selektion – erfüllt sind, wird die Evolution ihre Arbeit verrichten.

Um zu verstehen, wie die Evolution „navigiert“, verwenden Biologen das Konzept der Eignungslandschaft. Stellen Sie sich eine riesige, hügelige Landschaft vor. Die Höhe an jedem Punkt stellt dar, wie gut ein Organismus mit einem bestimmten Satz von Merkmalen in seiner Umgebung überleben und sich fortpflanzen kann. Die höchsten Gipfel sind die optimalen Lösungen, die Täler die weniger geeigneten.

Eine Population ist wie eine Gruppe von Wanderern, die über diese Landschaft verstreut sind. Durch zufällige Mutationen (kleine, zufällige Schritte) und Selektion (das Überleben derjenigen, die höher stehen) bewegt sich die Population im Laufe der Zeit langsam bergauf in Richtung der nächstgelegenen Eignungsgipfel. Dieser Prozess ist nicht vorausschauend; die Wanderer können nicht die gesamte Karte sehen und den höchsten Gipfel ansteuern. Sie können nur lokale Verbesserungen vornehmen.

Auf einem fremden Planeten wäre die Landschaft selbst anders. Die „Probleme“, die von der Umwelt gestellt werden, könnten die Widerstandsfähigkeit gegenüber Methanregen, die Fähigkeit, Energie aus Infrarotlicht zu gewinnen, oder die Notwendigkeit, in einer dichten Atmosphäre zu kommunizieren, umfassen. Die Gipfel würden also unterschiedliche Merkmale darstellen. Der Prozess des Gipfelstürmens – die Evolution durch natürliche Selektion – bliebe jedoch derselbe.

Einfache physikalische Gesetze können komplexe Muster erzeugen. Eiskristalle bilden komplizierte sechseckige Formen, und Flüssigkeiten bilden turbulente Wirbel. Aber diese Komplexität ist nicht adaptiv. Eine Schneeflocke ist nicht „dafür gemacht“, etwas zu tun; ihre Form ist ein passives Ergebnis von Temperatur und Wassermolekül-Geometrie. Sie hat keine Funktion.

Ein Auge, ein Flügel oder ein neuronales Netzwerk hingegen sind Beispiele für adaptive Komplexität. Sie bestehen aus vielen interagierenden Teilen, die präzise angeordnet sind, um eine bestimmte Funktion zu erfüllen. Diese Art von funktionaler Komplexität entsteht nicht einfach spontan. Sie muss schrittweise über unzählige Generationen aufgebaut werden, wobei jede kleine Verbesserung durch die Selektion gefiltert wird. Wenn wir also auf einem anderen Planeten auf Leben stoßen, das über seine grundlegendsten Formen hinausgegangen ist, wird es seine komplexen Merkmale mit ziemlicher Sicherheit durch einen evolutionären Prozess erworben haben.

Dies bedeutet nicht, dass außerirdisches Leben wie das irdische aussehen wird. Die chemischen Bausteine und die spezifischen Lösungen für die Herausforderungen des Überlebens könnten radikal anders sein. Aber die zugrunde liegende Logik, die diese Lösungen hervorbringt, wäre vertraut. Wir würden die Handschrift eines universellen Algorithmus erkennen, der im gesamten Kosmos am Werk ist.

Die Erforschung evolutionärer Universalien erinnert uns daran, dass die Prinzipien, die das Leben auf der Erde geformt haben, möglicherweise nicht nur lokal, sondern kosmisch sind.