识一般是把和复杂度有关的工作归功于柯尔莫戈洛夫，因为他主要研究序列的随机程度；而算法信息论的工作则归功于所罗门诺夫，他主要集中研究用普适概率分布来进行序列预测。这两个领域的边界，包括描述复杂度和概率通常被称为柯尔莫戈洛夫复杂度。计算机科学家李明认为这是马太效应的体现。柯尔莫戈洛夫复杂度或者算法信息论有很多变体，其中一个广泛应用的概念是“自生成程序”，主要来自于（1974）。Mark Burgin基于（Blum 1967），对于柯氏复杂度进行了公理化（Burgin 1982）。Section:::