यह शोधपत्र बायेसियन दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, सत्य या असत्य प्रस्तावों के लिए एजेंट अधिगम और ज्ञान अर्जन (LKA) का अध्ययन करता है। एजेंट डेटा प्राप्त करते हैं और एक पश्च वितरण के आधार पर प्रस्तावों के बारे में अपनी मान्यताओं को अद्यतन करते हैं। LKA डेटा को सक्रिय सूचना के रूप में सूत्रित करता है, जो एजेंट की मान्यताओं को संशोधित करता है। यह मानता है कि डेटा किसी प्रस्ताव से संबंधित कई विशेषताओं के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करता है। इससे एक गिब्स वितरण प्राप्त होता है, जो विशेषताओं पर डेटा द्वारा लगाए गए प्रतिबंधों के अधीन, पूर्व के लिए अधिकतम एन्ट्रॉपी वाला पश्च वितरण है। यह दर्शाता है कि यदि निकाले गए विशेषताओं की संख्या बहुत कम है, तो पूर्ण अधिगम असंभव है, और इस प्रकार पूर्ण ज्ञान अर्जन भी असंभव है। इसके अलावा, यह प्रथम-क्रम अधिगम (किसी प्रस्ताव से संबंधित विशेषताओं पर डेटा प्राप्त करना) और द्वितीय-क्रम अधिगम (अन्य एजेंटों के अधिगम पर डेटा प्राप्त करना) के बीच अंतर करता है। यह तर्क देता है कि इस प्रकार का द्वितीय-क्रम अधिगम वास्तविक ज्ञान अर्जन का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। यह अध्ययन दर्शाता है कि सांख्यिकीय अधिगम एल्गोरिदम में एक Takeaways होता है और ऐसे एल्गोरिदम हमेशा वास्तविक ज्ञान उत्पन्न नहीं करते हैं। इस सिद्धांत को कई उदाहरणों से समझाया गया है।
