lo que significa la suma de la longitud del entorno más el logaritmo del máximo tiempo de respuesta de este entorno con la máquina U. Nótese que este límite superior puede usarse en la implementación de entornos, especialmente para hacer su generación computable. Para hacer esto, ya que son infinitos, definimos su complejidad para un número límite de ciclos n, haciendo su definición computable. Este límite n **no es solo** necesario para la computación; también es práctico en algunos otros casos donde la computabilidad no es un problema pero no existe un máximo. Por ejemplo, considera un entorno cuya salida i-ésima dependa del cálculo de si el número i **es primo o no. En este** 
caso, el máximo ∆*ctime* no está delimitado y, por tanto el KtmaxU **de esta secuencia sería** 
infinito. Por lo tanto, el entorno sería descartado si no establecemos un límite de n. 

La función de complejidad previa asegura que el tiempo de respuesta en cualquier interacción con un entorno está delimitado, pero aún conservamos la navaja de Occam en la probabilidad derivada. 

## 3.5. **Entornos Discriminativos: Sensibilidad A Las** Recompensas

Además, muchos entornos (tanto simples como complejos) serán completamente inútiles para evaluar la inteligencia, como entornos que dejan de interactuar, o entornos con recompensas constantes, o entornos que son muy similares a otros entornos usados anteriormente, etc. Incluyendo algunos, o la mayoría, de ellos en la muestra de entornos es una pérdida de recursos de testeo; si pudiéramos hacer una muestra más precisa seríamos capaces de hacer una evaluación más eficiente. La cuestión es determinar un criterio no arbitrario para excluir algunos entornos. Por ejemplo, la definición de Legg y Hutter [Legg & Hutter 2007] fuerza a que los entornos interactúen infinitamente, y puesto que la descripción debe ser finita, debe existir algún patrón, que puede ser eventualmente aprendido (o no) por el examinado. Pero esto incluye obviamente entornos que "siempre producen la misma observación y recompensa". De hecho, no son solo posibles sino altamente probables en muchas máquinas de referencia. Otro caso patológico es un entorno cuyas "observaciones y recompensas producidas sean aleatorias", pero esto tiene una alta complejidad, si suponemos entornos deterministas. En ambos casos el comportamiento de cualquier agente en estos entornos casi sería el mismo. En otras palabras, no tendrían *poder discriminativo***. Así que estos entornos serían** inútiles para discriminar entre agentes. 

En un entorno interactivo, un requisito claro para que un entorno sea discriminativo es que lo que haga el agente debe tener consecuencias en las recompensas. Sin ninguna restricción, algunos (la mayoría) entornos simples serían completamente insensibles a las acciones de los agentes. Como se ha mencionado antes, en [Legg 2008], se ha desarrollado una taxonomía de entornos, y se presenta el concepto de MDPs *ergódicos* en los que siempre se puede volver a un estado anterior. Los MDP ergódicos son una restricción muy importante, mientras que muchos entornos reales no nos dan una 
"segunda oportunidad". Si las "segundas oportunidades" estuvieran siempre disponibles, el comportamiento de los agentes tendería a ser más impetuoso y menos reflexivo. Además, parece más fácil aprender y tener éxito en esta clase de entornos que en una clase general. 