본 논문은 인공지능 시스템의 지능을 측정하는 새로운 보편적 척도를 제시한다. 지능의 가장 중요한 구성 요소를 예측 능력으로 보고, 에이전트가 환경과 상호작용하며 생성하는 예측의 정확도와 예측 및 환경의 복잡성(Kolmogorov complexity 사용)을 종합하여 지능을 측정하는 알고리즘을 제안한다. 가상 미로 환경과 시계열 데이터 예측 에이전트를 대상으로 한 두 가지 실험을 통해 알고리즘의 실용성을 검증하였다. 이 보편적 척도는 인간, 동물, 인공지능을 단일 비율 척도로 비교하는 새로운 지능 과학의 출발점이 될 수 있음을 시사한다.
