Dos corredores en la misma pista. Uno sale desde la mitad del recorrido, el otro desde el inicio. ¿Quién llega antes? La respuesta es obvia, pero en la neurociencia este truco pasó desapercibido durante mucho tiempo. Las redes neuronales que imitan las conexiones del cerebro real de la mosca de la fruta (Drosophila) se consideraban aprendices más hábiles que las redes aleatorias. Se elogiaban por su rápido arranque y su ahorro de tiempo.

Pero ahora los corredores se han colocado en la misma línea de salida. Los investigadores tomaron el mapa de conexiones del cerebro de la mosca y lo compararon con dos tipos de redes aleatorias: una simple y otra más sofisticada, en la que cada "neurona" tiene el mismo número de conexiones que en el cerebro real. Con un control deficiente —cuando ambas redes partían de un estado ya entrenado y la red aleatoria solo se parecía al cerebro en cifras generales—, el esquema biológico ganaba. Reducía el error más rápido, mostraba mayor actividad y trabajaba con más celeridad.

Cuando ambas redes comenzaban el entrenamiento desde cero, la ventaja en velocidad desaparecía. Y cuando la red aleatoria se sustituía por una red con la misma distribución de conexiones, también desaparecía la aparente ventaja en actividad. Cinco redes aleatorias diferentes que conservaban el número de conexiones confirmaron que no había diferencia. Antes se informaba de la superioridad de la topología biológica, pero ahora se ve que el asunto estaba en las condiciones del experimento, no en el esquema en sí.

Así, el corredor con una ventaja injusta resultó ser un corredor normal. El esquema de conexiones del cerebro de la mosca puede ser bueno para la mosca, pero su ventaja sobre una red aleatoria en tareas de aprendizaje aún no está demostrada. Una salida justa lo ha puesto todo en su lugar.