تتجلى مفاهيم الذكاء في مجالات متنوعة، حيث يحتل كل منها مكانة مميزة؛ من ضغط البيانات في الإحصاء والتعلم الآلي، إلى الحساب الشامل في النظم الديناميكية والسلوك التكيفي في الوكلاء. ومع ذلك، يواجه الباحثون أحياناً صعوبة في تحقيق التوازن بين أهدافهم.

يُشير البحث الجديد إلى أن هناك نوعين من الدوافع المؤثرة، وهما بحث التجديد، الذي يسعى إلى اكتشافات جديدة، ومبدأ الطاقة الحرة، الذي يتجنب المفاجآت. لكن كلاهما يعاني من فشل مشترك حيث يتعامل كل منهما مع مفهوم المفاجأة كمقدار واحد، في حين أن المفاجآت التي يمكن أن يتحول إليها المتعلم إلى معرفة تختلف عن تلك التي لا يمكنه تحويلها.

وفي هذا السياق، قدم الباحثون مفهوم 'الحداثة القابلة للتعلم'، والتي تعبر عن المعلومات التي يمكن تعلمها. تم تقديم مُقدّر مغلق الشكل يعتمد على حاسوب خزان رخيص وقابل للاشتقاق. يُمكن استخدام هذا المقياس لاستعادة تصنيفات التعقيد التي تم تطويرها على مدى عقود، مما راقب القاعدة البرمجية رقم 110 كأكثر الأنظمة المعقدة.

علاوة على ذلك، عند استخدامه كهدف، يمكن لمعدل تقدم القاعدة أن ينقل الأوتوماتا الخلوية العصبية من ديناميات بسيطة إلى نمط سولتوني، مما يعزز من كفاءة المصنفات في التعرف على الصور.

بفضل هذه العمليات غير المراقبة تمامًا، استطاعت التجارب مع الوكلاء المعتمدين على التعزيز توضيح أن الحداثة القابلة للتعلم توفر الاستكشاف المطلوب لتحفيز المهام، مما حقق نتائج أفضل في تسع من أصل عشرة بيئات.

تُعتبر هذه النتائج مشروطة بتوجه مختلف نحو أهداف متباينة في مجالات عدة، حيث يتضح أن تصورات الذكاء تتشارك في أساس كمي موحد.