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.