From Entropy to Epiplexity: Rethinking Information for Computationally Bounded Intelligence (Finzi et al., 2026)



Drawing on ideas from cryptography, algorithmic information theory, and these unexplained empirical phenomena, we define a new information measure, epiplexity (epistemic complexity), which formally defines the amount of structural information that a computationally-bounded observer can extract from the data (Finzi et al., 2026)


암호학, 알고리즘 정보 이론, 그리고 이러한 설명되지 않은 경험적 현상들의 아이디어를 바탕으로, 우리는 계산적으로 제한된(연산능력이 유한한) 관찰자가 데이터에서 추출할 수 있는 구조적 정보의 양을 공식적으로 정의하는 새로운 정보 척도인 에피플렉시티(인식적 복잡성)를 정의합니다.