本論文は、特定の条件下で最適コントローラが自分が制御するシステムのモデルを固有にする必要があるという規制者定理に基づいて、アルゴリズム情報理論（AIT）の観点から制御問題を分析します。著者は、閉じた決定論的システムを1つのプログラムと見なし、コントローラが出力のアルゴリズム的複雑さを減らす程度を測定して「良いアルゴリズム的規制者」を定義します。論文は、アルゴリズムの複雑さの減少量（$ \ Delta $）が大きいほど、高い相互アルゴリズム的情報を持つ世界 - 規制者のペアが好ましいことを証明しています。つまり、規制者が世界のモデルを「含む」べきだというアイデアをAITベースで定量化する。さらに、このフレームワークは配布に拘束されず、個々のシーケンスに適用可能であり、内部モデルの原理を補完します。その結果、コントローラは条件付き記述の長さを最小限に抑えるように振る舞い、標準のスカラー目標とプランナの役割を提示します。
