通用智能体包含世界模型，即使在部分可观测和随机性环境下

判断一个智能体是否具备其周围世界的模型，是理解其能力与局限性的关键步骤。在[10]中，研究者证明，在特定框架下，每个几乎最优且通用的智能体都拥有足够的环境知识，可以通过将其作为黑箱查询来近似重建环境。该结论依赖于智能体是确定性的且环境完全可观测的假设。本文通过将定理扩展到在部分可观测环境中运行的随机智能体，去除了这两个假设。这表明，随机智能体无法避免通过使用随机化来学习其环境。此外，通过弱化“通用性”的概念，进一步加强了结果，证明更弱的智能体也已经包含了其操作环境的世界模型。