Los investigadores han llevado a cabo un proyecto que denominan "Arqueología ejecutable", una metodología centrada en el estudio de sistemas computacionales históricos mediante la ejecución de su código original. Este proceso, al que llaman "reanimación", se aplicó a dos programas distintos de mediados del siglo XX: el Heuristic Compiler de Herbert Simon (1961) y KBEmacs (1984). Aunque estos programas fueron desarrollados para propósitos y épocas diferentes, ambos sirvieron como teorías explícitas y ejecutables de cómo los seres humanos abordan la tarea de la programación.
El Heuristic Compiler fue un modelo experimental diseñado para tratar la programación como una tarea de resolución de problemas. Utilizaba el análisis de medios-fines —un método derivado del General Problem Solver— para investigar la naturaleza de la programación. En contraste, KBEmacs fue un prototipo para un asistente de programación inteligente desarrollado por el proyecto Programmer's Apprentice del MIT. KBEmacs operaba bajo la teoría de que los programadores expertos reconocen y combinan patrones familiares, o "clichés", utilizando un lenguaje de comandos en inglés estilizado para construir programas. Al reanimar estos sistemas, los investigadores pudieron reproducir el código compilado del artículo de Simon de 1963 y la secuencia SQRT de la autoevaluación de KBEmacs de 1984.
El estudio reveló una sorprendente similitud entre los dos sistemas: ambos funcionaban adaptando rutinas existentes. Simon argumentó más tarde que los métodos basados en búsquedas por sí solos son insuficientes sin un gran cuerpo de conocimientos de programación preexistentes. Curiosamente, los investigadores utilizaron una herramienta de IA moderna, Claude Code (Opus 5.5) de Anthropic, para ayudar en el trabajo detallado de reanimación. Señalaron una distinción significativa entre estos sistemas históricos y las herramientas modernas: las teorías de programación explícitas y ejecutables encarnadas por el Heuristic Compiler y KBEmacs están en gran medida ausentes en los asistentes de programación de IA actuales, que son más capaces pero dependen de mecanismos subyacentes diferentes para generar código.