Функция f определена в физике и в оптике, а также достаточно хорошо изучена. Задача выработки стимулов S с использованием функции f и данных о реальном или воображаемом мире W решается в области компьютерной графики. Задача машинного зрения в определенном смысле является обратной задаче компьютерной графики — в ней предпринимается попытка вычислить W с помощью f и S по следующей формуле:

К сожалению, функция f не имеет приемлемой обратной функции. Прежде всего, мы не можем заглянуть за угол, поэтому не имеем возможности восстановить все аспекты мира из полученных зрительных стимулов. Более того, даже наблюдаемая часть мира представляется как чрезвычайно неоднозначная — без дополнительной информации нельзя сказать, содержит ли стимул S изображение игрушечного ящера Годзилла, ломающего шестидесятисантиметровый макет здания, или в нем представлен настоящий монстр, разрушающий здание высотой шестьдесят метров. Некоторые из подобных проблем можно решить, составив распределение вероятностей по мирам, а не пытаясь найти уникальный мир:

Еще более важным недостатком моделирования такого типа является предпринимаемая в нем попытка решить слишком трудную проблему. Достаточно сказать, что в компьютерной графике может потребоваться несколько часов вычислений для того, чтобы прорисовать единственный кадр кинофильма, притом что в секунду требуется 24 таких кадра; к тому же вычисление функциигораздо сложнее по сравнению с вычислением f. Очевидно, что такой объем вычислений слишком велик даже для суперкомпьютера, не говоря уже об обычной мухе, если требуется обеспечить реагирование в реальном времени. К счастью, агенту не требуется модель с таким уровнем детализации, который используется в компьютерной графике, где нужно добиться, чтобы построенное изображение стало таким же реальным, как настоящая фотография. Агенту достаточно знать, скрывается ли в кустарнике тигр, а не учитывать все данные о точном местонахождении и ориентации каждого волоска на спине этого тигра.