La pala del otro lado de la red la mueve el mismo conectoma real que el modelo de Simulación del cerebro de una mosca de este sitio: 166 700 neuronas reales de un cerebro cartografiado de mosca de la fruta, simuladas en directo en tu navegador. No se ha entrenado para jugar al Pong; no existe entrenar este modelo en una tarea nueva. En su lugar, el lado hacia el que se dirige la pelota activa la propia estimulación de «girar a la izquierda» o «girar a la derecha» de ese modelo, exactamente como si hubieras pulsado tú esos botones, y es la propia salida real de tasa de giro de la mosca la que mueve la pala; sobre ella hay un cuerpo real escaneado de mosca de la fruta (el mismo espécimen que usa ese modelo), dibujado en 3D en esta mesa en lugar de un bloque liso.

Eso hace de la mosca un rival lento, impreciso y a ratos distraído a propósito: sus reacciones suben y decaen en la escala de tiempo que realmente tardan las neuronas registradas de verdad, no con los reflejos nítidos e instantáneos de una IA de videojuego. Tampoco es ciega a ti: mientras la pelota sigue en tu lado, se coloca de antemano según dónde estés, inclinándose hacia donde la práctica ha demostrado que compensa: un simple hábito de posicionamiento, ajustado igual que todo lo demás aquí, no una predicción de tu intención real. Puedes ver exactamente por qué se mueve como se mueve en la nube de neuronas y los indicadores de la derecha, y puedes pintar neuronas extra tú mismo en su panel del cerebro a mitad de un intercambio para ver cómo cambia su juego. Sobre la simulación real hay una capa de juego que no es biología: un «estado de ánimo» (se muestra bajo su puntuación) que sube tras una devolución real o un punto ganado y baja —con una estimulación de estrés genuina sobre el modelo real— tras conceder un punto, afinando o embotando brevemente lo fuerte que su circuito de giro dirige la pala.

El primer intercambio necesita una descarga única de unos 76 MB con los pesos neuronales del modelo (en caché después); todo se ejecuta entonces en local en tu propio dispositivo y no se sube nada a ningún sitio. El botón «Entrenar reflejos» no toca el conectoma en sí —las neuronas reales registradas no se pueden reentrenar—: ajusta, en una simulación local rápida, solo el puñado de números que usa nuestro propio puente (cuándo estimular, cuánto ponderar el resultado, con qué antelación empezar a frenar), y luego comprueba el resultado en intercambios de práctica contra los que no se le permitió ajustarse —conservando el nuevo ajuste solo si de verdad superó al anterior— y lo guarda en tu navegador para que la mosca empiece la próxima vez ya entrenada y no novata.

Cuerpo de la mosca: NeuroMechFly v2 mediante flygym, licencia Apache 2.0: mallas y esqueleto incluidos sin modificar, con crédito en el propio fly-body/NOTICE de esta página.