razonablemente bien en la actualidad, dentro de 10 ó 20 años, se tendrán que hacer las cosas tan difíciles y generales, que los humanos necesitarán más tiempo y varios intentos para pasarlos. De hecho, ya está sucediendo, y perdemos cada vez más y más tiempo en los CAPTCHAs cada día. 

A parte de los tests, ciertas aproximaciones más teóricas y formales a la inteligencia de las máquinas han sido llevadas a cabo por científicos prominentes en el siglo 20 como A.M. Turing, R.J Solomonoff, E.M. Gold, C.S. Wallace, J.J. Rissanen, M. Blum, G.J. Chaitin y otros. El hito es el desarrollo de la teoría de información algorítmica (también conocida como Complejidad Kolmogorov) (ver [Li & Vitanyi 2008] para una referencia más completa), su relación con el aprendizaje (inferencia inductiva y predicción) [Solomonoff 1964] [Wallace & Boulton 1968] [Solomonoff 1986] [Wallace & Dowe 1999] [Wallace 2005] y finalmente su relación con la inteligencia. 

Estas ideas llevaron a algunos miembros del equipo del proyecto de investigación ANYNT a introducir varias definiciones formales a la inteligencia, a saber, las obras **[Dowe** & Hajek 1997, 1998] [Hernandez-Orallo & Minaya-Collado 1998] [Hernandez-Orallo 2000a] [Hernandez-Orallo 2000b]. Todos estos tests y definiciones son matemáticas, no antropomórficas (p. ej. universales), significativos e intuitivos. En este sentido no toman al Homo sapiens como referencia ni juez (como en el test de Turing), no han evolucionado a través de prueba y error a través de la experimentación en tests sobre sujetos durante un siglo (como generalmente se da en psicometría) sino que son construidos sobre nociones fundamentales y matemáticas en la teoría de computación. Y algunos de ellos lograron que fueran prácticos (un test de inteligencia factible) a coste de ser parcial (en el sentido de que miden rasgos necesarios de la inteligencia, pero no todos ellos). Veamos a continuación estas aproximaciones en mayor detalle:
Por un lado, Dowe & Hajek [Dowe & Hajek 1997, 1998] sugirieron la introducción de problemas de inferencia de inducción en los tests de Turing para, entre otras cosas, hacer frente a la paradoja de Searle "La habitación China", y también porque una habilidad de inferencia inductiva es un requisito necesario (aunque posiblemente "no suficiente") 
para la inteligencia. 

Por otro lado, al mismo tiempo y de manera similar, y también de forma independiente, en [Hernandez-Orallo & Minaya-Collado 1998] [Hernandez-Orallo 2000a]
la inteligencia se definió como la habilidad de comprender, dando una definición formal de la noción de comprensión como la identificación de un patrón 'predominante' de una evidencia dada, derivada de la teoría de inducción de Solomonoff, la complejidad de Kolmogorov y la búsqueda óptima de Levin. La definición es el resultado de un test, llamado C-test [Hernandez-Orallo & Minaya-Collado 1998] formado por series de complejidad creciente computacionalmente obtenidas. Las secuencias fueron formateadas y presentadas de una manera bastante similar a las pruebas psicométricas, y como resultado, el test fue administrado a humanos. No obstante, el objetivo principal fue que el test pudiese llegar a ser administrado a otros tipos de sistemas inteligentes. 

En [Hernandez-Orallo 2000b] se esboza una factorización (y por lo tanto extensión) de estos tests de inferencia inductiva para explorar qué otras habilidades podrían conformar un completo (y por lo tanto suficiente) test. Con el fin de aplicar el test para sistemas 