inteligentes inferiores, (todavía) incapaces de entender el lenguaje natural, el propósito de una extensión dinámica del C-test en [Hernandez-Orallo 2000a] se expresó así: "La presentación del test debería cambiar ligeramente. Los ejercicios deberán proporcionarse uno por uno y, después de cada respuesta, se le deberá proporcionar la respuesta correcta al sujeto (deberán usarse recompensas y castigos)". 

Algunos trabajos recientes realizados por Legg y Hutter (p. ej. [Legg & Hutter 2007]) 
han seguido los pasos anteriores y, fuertemente influenciados por la teoría de Hutter de los agentes óptimos AIXI [Hutter 2005], han dado otra definición de inteligencia de máquina, denominada "Inteligencia Universal", también surgida de la complejidad de Kolmogorov y la inducción de Solomonoff. 

La idea básica es evaluar la inteligencia de un agente π en varios entornos µ, elegidos utilizando una distribución universal (derivadas de la complejidad de Kolmogorov, p. ej. 

p(µ)= 2-K(µ)**), utilizando recompensas que se acumulan durante la interacción con el** 
entorno. Por tanto la inteligencia se define como la competencia de un agente en distintos entornos, donde los entornos simples tienen una mayor probabilidad que los entornos complejos. 

La comparación con los trabajos de Hernández-Orallo (pero también el test de compresión de Dowe & Hajek) se resumen en [Legg & Hutter 2007] con la siguiente tabla: 

| Agente universal   | Test universal          |                        |
|--------------------|-------------------------|------------------------|
| Entorno pasivo     | Inducción de Solomonoff | C-test                 |
| Entorno activo     | AIXI                    | Inteligencia Universal |

De hecho, la definición basada en el C-test puede ser considerada una instancia del trabajo de Legg y Hutter ya que el agente no tiene permitido hacer una acción hasta que ha visto un número de observaciones (la secuencia de inferencia inductiva). Una de las contribuciones más relevantes en el trabajo de Legs y Hutter es que su definición de Inteligencia Universal **permite evaluar formalmente el funcionamiento teórico de algunos** agentes: un agente aleatorio, un agente especializado, … o un agente super-inteligente, como AIXI [Hutter 2005] que según se afirma, si alguna vez se construye, sacaría la mejor puntuación en el test de Inteligencia Universal. En pocas palabras, el trabajo de Legg y Hutter es otro paso que ayuda a dar forma a las cosas que se deben abordar en un futuro próximo a fin de alcanzar finalmente una teoría de la inteligencia de máquina. 

Sin embargo, existen cinco problemas que hemos identificado en su definición que evitan que se ponga en práctica. Primero, tenemos una suma infinita de todos los entornos. Segundo, también tenemos una suma infinita de todas las posibles recompensas (la vida de los agentes en cada entornos es infinita). Tercero, K() no es computable. Cuatro, y más importante, no se tiene en cuenta el tiempo. Y, quinto, hay cierta confusión entre la inducción y la predicción. 