Bayesiansk slutning bevarer støtten fra prioren. Enhver prosess som endrer rommet for tillate hypoteser ligger derfor utenfor det bayesianske rammeverket. Det samme gjelder for all faststøtte-inferens. Bayesianske metoder er bare det kanoniske eksempelet.

Den tradisjonelle løsningen på dette problemet med bayesiansk slutning er å omgå spørsmålet om tillatthet ved å velge en startprior med støtte for alle beregnbare hypoteser (altså Salomonoff-prioren), og snevre det inn derfra.

Problemet med denne tilnærmingen er at Solomonoff-prioren er uberegnelig. Enhver realiserbar tilnærming må begrenses til et endelig hypoteserom – på dette tidspunktet returnerer det opprinnelige problemet.

Hierarkiske modeller muliggjør Bayesiansk modellreduksjon og andre lignende teknikker, men til syvende og sist har det øverste nivået i hierarkiet en fast støtte det ikke kan overskride.

Så hvis læring som utvider støtten ikke kan karakteriseres fullt ut av noen fast støttemetode, inkludert Bayesiansk inferens, hva slags slutning er det da?

Hvis en forstyrrelse ligger utenfor prosessens støtte, kan den ikke behandles som bevis for oppdatering. I stedet må læringen skje når forstyrrelsen kausalt omstrukturerer selve prosessen direkte.

Støtte-utvidende varians oppstår når prosessen lar miljøet forstyrre den i dimensjonene den for øyeblikket tildeler mål null. Læring via den naturlige gradienten, gradienten til substratet i stedet for modellen.

En agents tro er nødvendigvis enten under dens egen kontroll (det GDI-artikkelen beskriver som agentskap) eller under miljøet (det GDI-artikkelen beskriver som plastisitet).

Uten handlekraft kan en prosess ikke handle med suksess i seg selv og i verden for å opprettholde sin egen utholdenhet. Uten plastisitet kan ikke en modell oppdage de ukjente vinklene i sprekkene i sine overbevisninger, de skjulte dimensjonene av virkeligheten, og den vil dø når verden endres.

(Takk til Claude Opus for at han hjalp meg med å jobbe med språket på flere av disse, det er mye strammere enn den opprinnelige tråden!)