본 논문은 특정 조건 하에서 최적 제어기가 자신이 제어하는 시스템의 모델을 내재해야 한다는 규제자 정리를 바탕으로, 알고리즘적 정보 이론(AIT) 관점에서 제어 문제를 분석한다. 저자는 닫힌 결정론적 시스템을 하나의 프로그램으로 간주하고, 제어기가 출력의 알고리즘적 복잡성을 줄이는 정도를 측정하여 '좋은 알고리즘적 규제자'를 정의한다. 논문은 알고리즘적 복잡성 감소량($\Delta$)이 클수록 높은 상호 알고리즘적 정보를 갖는 세계-규제자 쌍이 선호된다는 것을 증명한다. 즉, 규제자가 세계의 모델을 '포함'해야 한다는 아이디어를 AIT 기반으로 정량화한다. 또한, 이 프레임워크는 분배에 구애받지 않으며, 개별 시퀀스에 적용 가능하고, 내부 모델 원리를 보완한다. 결과적으로, 제어기는 조건부 설명 길이를 최소화하는 것처럼 행동하며, 표준 스칼라 목표와 플래너의 역할을 제시한다.
