Ce n'est pas vraiment comparable a vrai dire.

Dans le cas dont tu parle, la vidéo doit faire partit des donné en entrée pour le réseau de neurone qu'utilise le dit robot. Et vu comment marchent les réseau de neurone et leur entraînement, c'est non déterministe. Tout dépends vraiment de comment tu entraîne le réseau, a vrai dire si ils ont été souvent face au robot pendant la phase d'apprentissage ce n'est pas vraiment étonnant qu'une chose (qui peux être inutile au finale) réagisse à la présence d'un truc de forme humaine dans le champ de vision)

Dans le cas du 6502, son comportement est complètement déterministe, et ce qui se passe c'est que suivant la séquence d'instruction, ou les instructions utilisé tel transistor sera utilisé ou non (actif ou inactif) Par exemple si Donkey Kong est le seul des 3 jeux a utiliser une instruction spécifique et donc certain pans du CPU alors que le même chemin serait toujours a 0 (ou 1) dans les autres cas.
Le résultat la est du a la faiblesse des test effectués, seul 3 jeux, donc forcement tout n'est pas testé et dans toute les conditions.

L’étude est intéressante, pas de remarque la dessus, mais je pense juste qu'un microprocesseur n'a juste rien a voir avec un cerveau (ou groupement de neurones) tout comme ce qu'on appelle les "réseau de neurone"** n'a aussi rien a voir avec un cerveau. Les Deep Learning, Deep Neural Network et autres trucs lié au réseau de neurones ne font que gratter la surface du fonctionnement du cerveau, on est très très loin de ce qu'on tend à définir par IA.


** Et ce n'est pas lié au nombre de neurones