Inteligence je výtěžnost funkce, uvažujeme-li souhrn schopností mozku, za běžných předpokladů, za libovolnou funkci, či jejich soustavu. Samozřejmě výtěžnost se jako taková neobtěžuje s "potenciální generativitou", tak jako současná definice IQ (tím že vůbec nějak zohledňuje, nebo potřebuje zohledňovat věk), avšak nijak ji ani nepopírá, nebo neznemožňuje rozšíření výsledku o podobná kriteria. Předpokládám však, že výtěžnost funkce podává nejobecnější hodnotu i definici inteligence, neboť složitost, rychlost ani znalost inteligenci nejsou schopny kvalitativně dost nezaujatě popsat, ani ji (analogicky) nedefinují.
Problém: taková definice nás ihned přivede k otázce po relativitě výtěžnosti a možná i k problému objektivity měření. Výtěžnost může být absolutní: tj. veškerý zisk, který jedinci tento aparát přinesl (bez ohledu na media či zprostředkovanost znalosti) po dobu svého působení (možná bude čtenáři nelibo to zkousnout, ale především to zisk subjektivní, z mnoha důvodů). Může být relativní, od relativity zisku, a může být potenciální, tzn. uvádějící ve hru "nevyčerpaný a skrytý potenciál". Avšak potenciální můžeme celkem s klidem zavrhnout, neboť kde na celé časové ose není využití (tak jak by znázorňovala absolutní výtěžnost), není nutno pitvat se v možnostech, a nebo je "uměle" přivádět na svět (...objektivita měření).
Ideový přechůdce této definice: představme si, že je vytvořen (pro náš úkol změřit inteligenci určitého vzorku) programovací jazyk (ať už počítačově implementovaný nebo ideálně nějaká jeho nepočítačová "náhražka", např. scénář, plán "činu"), který obsahuje minimum slov, tak aby byl schopný popsat snadno i obtížnější úlohy, avšak aby toto číslo zohledňovalo běžné testovací nároky, tzn. abychom naše testované příliš paměťově nezatěžovali, avšak také hlavně proto, abychom byli schopni v jedné škatulce změřit se stejným výsledkem "velmi sklerotického" i normálního genia apod., popř. aby naši úlohu bez větších problémů zvládl i člověk s extremní poruchou paměti i učení. Nyní tedy mějme tuto jednoduchou sadu příkazů a komplikovanější avšak snadno pochopitelný problém (zadání). Samotný proces testování nesmí zahrnovat "zvýraznění chyb", v nejjednodušší formě jsme tedy testovaným pouze schopni říci, zda zadání splnili, či ne. Po samotném, časově velmi neomezeném testu získáme výtěžnost jednotlivých algoritmů (scénářů), tj.
(b/u)^o
kde b je počet neužitečných operací (slov, příkazů, akcí) tzv. balast, u je užitečná složka, je však zcela jedno, zda řešící řešil úlohu "syntakticky" jinak, tzn. že např. místo ideální operace, kdy uchopíme sáček a nákup do něj naházíme, nejdříve vystavěl z věcí kupičku, tu pak sáčkem přetáhnul, podškrtil a přechytnul (z toho je zřejmé, že hodnotíme určitým způsobem "přebytečné" operace jako užitečné, což nám však nijak nevadí, protože biologicky bývají podobné inovace a alternativy poměrně výhodnou investicí do nejisté budoucnosti, nebo i podmínkou koexistence, stejnětak v bojových uměních není vždy nejoptimálnější řešení nakonec tím nejlepším). Nakonec o je optimální, tzn. nejkratší (a) nejefektivnější. Za vzorcem si zvlášť nestojím ale už v tomto prototypu má zajímavé vlastnosti.
Např.:
- (25/10)^5=97,65
- (15/7)^5=45,18
- (1/5)^5=0,00032
- (0/7)^5=0
Je např. vidět, že pokud neuděláte žádný krok opravdu navíc (poslední případ), tzn. že máte třeba komplikovanější logiku řešení (u>o, b=0), spadnete nakonec do stejné skupiny jako každý kdo neudělal "přešlap". Přešlapářům nakonec mocnění na optimum nalévá pod hrnec podle poměru jejich přešlapů a kroků, výrazně také počet přešlapů "anuluje" komplikovanější logika. Je možné vsunout podmínku tak, aby testovaná úloha donutila k přešlapu všechny, což nám nakonec rozdělí všechny řešitele ještě detailněji.
Takový výpočet můžeme nazývat "výtěžkem" funkce - nyní je teprve vidět jak byl prvně pojem vystavěn - funkce byl právě výplod měřené osoby (tedy programátorsky opravdu funkce), a výtěžek něco na způsob tohoto vzorečku, především tedy vztah balastu, užitečného a optimálního kódu.
