Suy diễn Bayesian bảo tồn sự hỗ trợ của giả thuyết trước. Bất kỳ quá trình nào thay đổi không gian của các giả thuyết được chấp nhận do đó nằm ngoài khuôn khổ Bayesian. Điều này cũng đúng với tất cả các suy diễn có hỗ trợ cố định. Các phương pháp Bayesian chỉ là ví dụ điển hình.

Giải pháp truyền thống cho vấn đề này với suy diễn Bayesian là tránh câu hỏi về tính chấp nhận bằng cách chọn một prior khởi đầu có hỗ trợ cho tất cả các giả thuyết có thể tính toán (tức là prior Solomonoff), và thu hẹp nó từ đó.

Vấn đề với cách tiếp cận này là prior Solomonoff là không thể tính toán được. Bất kỳ sự xấp xỉ nào có thể thực hiện được đều phải giới hạn trong một không gian giả thuyết hữu hạn—tại thời điểm đó, vấn đề ban đầu lại xuất hiện.

Các mô hình phân cấp cho phép giảm mô hình Bayesian và các kỹ thuật tương tự khác, nhưng cuối cùng, cấp độ cao nhất của phân cấp có một số hỗ trợ cố định mà nó không thể vượt qua.

Vậy nếu việc học mà mở rộng sự hỗ trợ không thể được đặc trưng hoàn toàn bởi bất kỳ phương pháp hỗ trợ cố định nào, bao gồm cả suy diễn Bayesian, thì đó là loại suy diễn nào?

Nếu một sự nhiễu loạn nằm ngoài hỗ trợ của quá trình, nó không thể được xử lý như bằng chứng để cập nhật. Thay vào đó, việc học phải xảy ra khi sự nhiễu loạn cấu trúc lại nguyên nhân của chính quá trình đó một cách trực tiếp.

Sự biến thiên mở rộng hỗ trợ phát sinh từ quá trình cho phép môi trường làm biến đổi nó trong các chiều mà nó hiện đang gán số đo bằng không. Học thông qua gradient tự nhiên, gradient của nền tảng thay vì của mô hình.

Niềm tin của một tác nhân nhất thiết phải nằm dưới sự kiểm soát của chính nó (điều mà tài liệu GDI mô tả là quyền tác động) hoặc dưới sự kiểm soát của môi trường (điều mà tài liệu GDI mô tả là tính linh hoạt).

Nếu không có quyền tự chủ, một quá trình không thể tự hành động thành công trong chính nó và thế giới để duy trì sự tồn tại của nó. Nếu không có tính linh hoạt, một mô hình không thể khám phá những góc độ chưa biết trong những vết nứt của niềm tin, những chiều kích ẩn giấu của thực tại, và nó sẽ chết khi thế giới thay đổi.

(Cảm ơn Claude Opus đã giúp tôi chỉnh sửa ngôn ngữ cho một số điều này, nó chặt chẽ hơn nhiều so với chủ đề ban đầu!)