DEFINICIÓN 10. INTELIGENCIA UNIVERSAL (CONJUNTO FINITO DE ENTORNOS BALANCEADOS Y 
SENSIBLE A LAS RECOMPENSAS, NÚMERO FINITO DE INTERACCIONES, COMPLEJIDAD KTMAX) CON 
PUNTUACIÓN AJUSTADA. 

ϒ
IV(π, *U, m, n*i**) :=** ∑ ∈
⋅Si i V n m nµ j π µ
( )
1donde S **es un subconjunto finito de** m entornos balanceados siendo ambos nr*-acciones* **sensible a las recompensas (con** 
nr =ni**) extraído con** ( , )
max
( ) 2U i Kt n U
t pµ µ
−
=

## 3.6. **Un Entorno No Sesgado Y Balanceado**

En esta sección presentamos una clase de entornos apropiada para la evaluación siguiendo las propiedades de la sección anterior. 

## 3.6.1. **Clases De Entornos Turing-Completas**

Definir cualquier clase de entorno y construir un generador de entornos a partir de ella es fácil. De hecho, hay muchos entornos y generadores de juegos, los cuales construyen diferentes campos de juegos siguiendo algunas metareglas básicas (p. ej. [Pell 1994]). Una cuestión diferente es si queremos seleccionar una clase de entorno que sea universal (p. ej. Turing-completo) e imparcial (no particularmente fácil para algunos tipos de agentes y difíciles para otros). El problema es especialmente incómodo ya que no solo estamos hablando sobre un lenguaje que sea capaz de expresar estos entornos, sino un lenguaje que pueda usarse para automáticamente generar dichos entornos. Piénsese, por ejemplo, que podemos generar aleatoriamente programas en cualquier lenguaje de programación, pero la probabilidad de que alguno de estos programas tenga algún sentido es ridícula. 

El tipo y expresividad de entornos es un problema típico en inteligencia artificial. Por ejemplo, [Weyns, Parunak & Michel 2005] es un estudio de entornos usados en sistemas multiagente. En este estudio, podemos ver muchas formas específicas en las cuales las acciones y las observaciones pueden expresarse. 

Radicalmente opuesto es ir a lo más general posible y utilizar las propias máquinas de Turing. Esta aproximación es demasiado general en muchos sentidos: haciendo un filtro de tal manera que cada computación entre estados sea finita es un problema difícil (más precisamente, indecidible). Pero si restringimos la clase de entorno a una clase de entorno no universal (o más drásticamente a clases de entornos finitas), no solo podemos tener una gran parcialidad sino también podemos tener algunas otras propiedades indeseables. 

Aparte de las máquinas de Turing (o variantes) hay muchos otros modelos de computación Turing-completos. De hecho, en [Hernandez-Orallo & Minaya-Collado 1998]
y [Hernandez-Orallo 2000a], para medir la habilidad inductiva secuencial, usamos un tipo de máquina de registro. 