Solomonoffs induktiva inlärningsmodell är en kraftfull, universell och mycket elegant teori om sekvensförutsägelse. Dess kritiska fel är att det är okomplicerat och därför inte kan användas i praktiken. Det föreslås ibland att det fortfarande kan vara användbart att hjälpa till att vägleda utvecklingen av mycket allmänna och kraftfulla teorier om förutsägelser som kan beräknas. I detta dokument visas att även om kraftfulla algoritmer finns, är de nödvändigtvis mycket komplexa. Enbart detta gör deras teoretiska analys problematisk, men det visas vidare att utöver en måttlig komplexitet löper analysen in i det djupare problemet med Gödels ofullständighet. Detta begränsar matematikens förmåga att analysera och studera förutsägelsealgoritmer, och även intelligenta system i allmänhet.
Tyvärr är denna modell okomplicerad, och i REF visas dessutom att vissa sekvenser endast kan förutsägas av mycket komplexa prediktorer som inte kan upptäckas matematiskt på grund av problem med Gödel ofullständighet.
Is there an Elegant Universal Theory of Prediction?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}