Los ingenieros que mejoran las redes neuronales actúan como criadores selectivos: prueban una variante, observan el resultado y se quedan con la mejor. Reunieron 935 de esas pruebas de 161 artículos y midieron con qué frecuencia una modificación del código resulta útil, perjudicial o nula. El panorama resultó familiar para cualquier biólogo: el 68% de los cambios empeoran el funcionamiento, el 19% no alteran nada, y solo el 13% aportan una ventaja.
La forma de la distribución de consecuencias en la IA casi coincide con la conocida para las mutaciones en la mosca de la fruta y la levadura de panadería. Además, la aparición de nuevas técnicas arquitectónicas sigue las mismas oleadas: primero lenta, luego un crecimiento explosivo, y después una meseta. Catorce soluciones técnicas fueron inventadas de forma independiente de 3 a 5 veces, como las alas en las aves y los murciélagos.
La conclusión es simple: la evolución no se trata del ADN o del código, sino de la forma del paisaje por el que deambula la búsqueda. Ya sean genes o parámetros de redes neuronales, la estadística de éxitos y fracasos es la misma.
La proporción de cambios beneficiosos en las redes neuronales (13%) es mayor que en cualquier organismo estudiado, pero menor que en los virus con sus genomas diminutos: esos evolucionan aún más rápido.
En "Parque Jurásico", el matemático del caos Ian Malcolm decía que la vida se abre camino. Resulta que la inteligencia artificial busca su camino por los mismos senderos estadísticos.