NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Touchscreen-Studie mit Olive Baboonen, Rhesusaffen, Vorschulkindern und Erwachsenen zeigt: Geometrische Ähnlichkeiten werden offenbar nach sehr ähnlichen kognitiven Prinzipien verarbeitet. Entscheidend ist, dass die Aufgabe ohne visuelle „Tricks“ auskommt und nur abstrakte Beziehungen zwischen Formen abfragt. Zusätzlich helfen Tests in der Tsimane’-Kultur in Bolivien, Lern- und Schul-Effekte von biologisch tief verwurzelter Entwicklung zu trennen. Damit rückt Geometrie als Grundlage für Mathematik und Naturwissenschaft stärker in den Fokus der kognitiven Neurowissenschaften.
Wenn Menschen über Geometrie nachdenken, fühlen sich viele Schritte automatisch an: Parallelität, Symmetrie und „wie ähnelt das dem anderen?“ sind kulturell geprägt, aber nicht zwingend vollständig erlernt. Genau an dieser Stelle setzt die neue Untersuchung aus der Kognitionsforschung an und stellt eine verbreitete Annahme infrage, wonach nichtmenschliche Primaten solche abstrakten Zusammenhänge nur eingeschränkt erfassen könnten. Das Forschungsteam um Jessica Cantlon vergleicht dafür zwei nichtmenschliche Primatenarten mit Kindern im Vorschulalter sowie Erwachsenen. Die Botschaft ist klar: Bei geometrischer Ähnlichkeit gibt es über Evolutionslinien hinweg erkennbare Kontinuität.
Technisch betrachtet läuft das Experiment auf ein „Match-to-sample“-Design hinaus, aber mit einem entscheidenden Twist: Den Probanden werden keine eindeutigen Farbsignale, keine Größenunterschiede und auch keine Oberflächentexturen angeboten. Stattdessen müssen Olive Baboonen und Rhesusmakaken die korrekte Paarung allein aus den geometrischen Beziehungen zwischen zwei-dimensionalen Formen ableiten. Diese Feature-Free Logik ist methodisch wichtig, weil sie klassische Perzeptionshinweise ausschaltet. Parallel dazu wurden identische bzw. eng verwandte Aufgaben bei 3- bis 6-jährigen Kindern sowie bei Erwachsenen durchgeführt. So wird die beobachtete Strategie eher als „Repräsentationsleistung“ denn als reine visuelle Heuristik interpretierbar.
Der historische Kontext der Frage ist ebenso lang wie die Messbarkeit schwierig: Schon in der Archäologie finden sich frühe Spuren einer Auseinandersetzung mit euklidischen Strukturen, etwa in wiederkehrenden Mustern auf Stein und in markierten Strukturen auf Artefakten. Dennoch ist die wissenschaftliche Kernfrage modern: Wie entsteht geometrisches Denken im Gehirn, und welche Teile sind biogen angelegt? In der Forschung gab es wiederholt Debatten darüber, ob Unterschiede zwischen Menschen und anderen Primaten eher auf symbolische, diskrete Kodierungen zurückgehen oder ob ebenfalls eine graduelle, kontinuierliche Gemeinsamkeit existiert. Genau diesen Punkt greift die aktuelle Arbeit explizit auf und argumentiert gegen eine harte Trennlinie.
Markt- und Methodendynamik zeigt sich vor allem im Studiendesign, das klassische Laborexperimente mit einer Zoo-basierten Infrastruktur kombiniert. Ein zentrales Element ist dabei der Primate Portal-Baustein am Seneca Park Zoo in New York, ein Touchscreen-Kiosk, der Tieren freiwillige Interaktionen ermöglicht und zugleich Daten und Code für Lern- und Forschungszwecke verfügbar macht. Solche „in-the-wild“-nahe Setups stehen in Konkurrenz zu streng kontrollierten Laborszenarien, weil sie oft ökologisch validere Verhaltensmuster liefern, aber gleichzeitig Herausforderungen bei Standardisierung und Protokollkontrolle mit sich bringen. Die Studie nutzt genau diese Balance, um Vergleichbarkeit über Arten hinweg zu erhöhen.
Für die Einordnung in den Markt der Kognitions- und KI-nahe Forschung ist außerdem relevant, wie stark die Arbeit Kulturfaktoren relativiert. Das Team testete 79 Erwachsene aus der indigenen Tsimane’-Bevölkerung in Bolivien, die nicht dem US-typischen formalen Bildungspfad mit klassischer Schulgeometrie folgen. Zusätzlich wurden 21 amerikanische Erwachsene untersucht. Damit lässt sich besser trennen, ob beobachtete geometrische Strategien aus Schulwissen entstehen oder ob sie bereits in einem entwicklungsbiologischen Fenster vorhanden sind. In den Ergebnissen zeigt sich über Gruppen hinweg eine Kontinuität im Denken über grundlegende Geometrie, ohne dass „Schulwissen“ als notwendiger Auslöser erscheint.
Ein besonders technischer Aspekt betrifft die Frage, welche Art von „innerer Repräsentation“ Tiere und Menschen beim Erkennen und Vergleichen von Formen nutzen. Die Autoren berichten, dass Affen neben hochleveligen perzeptuellen Anteilen auch abstrahierende, symbolisch anmutende Komponenten kombinieren – ähnlich wie es bei Menschen beobachtbar ist. Gleichzeitig deuten Details darauf hin, dass vermeintlich „symbolische“ Verarbeitung stark aus rotation-invarianten Kodierungen entstehen kann. Das ist für die Forschung an maschinellen Lernsystemen relevant, weil es die Grenze zwischen Feature-basierter Wahrnehmung und abstrakter Musterrepräsentation fließend macht. Je besser solche Übergänge verstanden werden, desto realistischer wird das Design von Modellen, die robust auf visuelle Transformationen reagieren, ohne auf „Hand-Features“ angewiesen zu sein.
Für die Regulierung und den Datenschutz ergeben sich indirekte, aber nicht unwichtige Implikationen. Auch wenn es sich um nicht identifizierbare Tiere und um experimentelle Bildungsmessungen handelt, hängen solche Studien häufig an den gleichen Datenpipelines wie digitale Lernumgebungen: Touch-Interaktionen, Nutzungsverläufe, Videoaufzeichnungen und Metadaten. Entscheidend ist, dass Zugriffs- und Publikationskonzepte so umgesetzt werden, dass personenbezogene Daten bei Menschen nicht entstehen oder zuverlässig getrennt sind. Für künftige Rollouts in Schulkontexten – selbst wenn es „nur“ um Forschungs- und Lernkioske geht – wird damit Datenschutzkonformität (Einwilligung, Zweckbindung, Minimierung) zur Stillen Voraussetzung für Skalierung.
Ausblickend dürfte das Paper die Diskussion über „Startwerte“ beim Lernen von Geometrie verschieben: Statt Geometrie als komplett neu zu behandelnde Disziplin zu sehen, rückt sie stärker als auf biologischen Fundamenten aufbauende Struktur in den Vordergrund. Das hat Konsequenzen für Enterprise-Software, Bildungstechnologie und KI-gestützte Trainingssysteme: Wenn kognitive Grundlagen bereits früh und unabhängig von formaler Schulung vorhanden sind, können Lernplattformen künftig stärker auf adaptive Aufgaben setzen, die an diese Intuitionen anknüpfen. Praktisch heißt das: Trainer- und Assessment-Logik sollte auf abstrakte Ähnlichkeit und Transformationen optimieren, nicht nur auf sichtbare Features. Das Paper „Continuity in Geometric Intuition Between Humans and Monkeys“ ist unter PNAS verlinkt und liefert damit eine belastbare Referenz für den weiteren methodischen und technischen Wettbewerb in der interdisziplinären Forschung.
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