Cet article soutient que la construction de systèmes intelligents plus puissants capables d'innovation à ouverture totale nécessite de créer, stabiliser et réutiliser de nouveaux primitives de représentation plutôt que de simplement rechercher au sein de cadres fixes.
Les auteurs caractérisent la distance entre les systèmes d'IA actuels et une intelligence véritablement à ouverture totale par deux lacunes spécifiques :
- La lacune du vocabulaire : la difficulté d'inventer et de stabiliser de nouveaux primitives de représentation au lieu de simplement recombiner ceux qui existent.
- La lacune du vérificateur : la difficulté d'évaluer la valeur d'un nouveau primitive lorsque son rendement complet peut seulement être visible après une réutilisation future.
Les comportements intelligents sont interprétés comme une réduction de l'écart cognitif, distinguant les transformations intra-espace des transformations génératives qui modifient le cadre lui-même. Pour faire progresser l'IA à ouverture totale, les auteurs proposent des objectifs récompensant le changement de représentation utile, des architectures de mémoire persistante pour les primitives inventées, et des mécanismes de vérification adaptatifs.