どのような古代エジプトの信仰が神話であるのかを定義することは、学者にとっても難題である。エジプト学者ジョン・ベインズ(en)により示された神話の基本的な定義は「神聖または文化的に中心となる説話」である。エジプトでは、文化および宗教の中心となる説話がほぼ全て神々の間で起きた出来事に関するものである。神々の行動に関する実際の説話は、特に初期からエジプトの文書では稀であり、そのような出来事への言及の大半は単なる顕彰かあるいは隠喩である。ベインズほか一部のエジプト学者は、「神話」と呼ばれるほど十分に完成した説話がすべての時代に存在したが、それらを書き留めることをエジプトの伝統が良しとしなかったと主張している。ヤン・アスマン(en)など他の学者達は、真の神話はエジプトでは稀であって、最初期の著述に現れるナレーションの断片から発展してその歴史の途中で出来上がった可能性があると述べている。しかしながら、近年ではヴィンセント・A・トビンとスザンヌ・ビッケルが、その複雑で柔軟な性質がゆえに、エジプト神話では長い説話が必要とされなかったと指摘している。トビンが主張するには、説話はそれらが説明する出来事について単純で固定された見方を形成する傾向があるので、説話は神話に対してさえ異質なものである。もしも神話にナレーションが必要とされないならば、神の性質または行動についての考えを伝えるどんな声明も「神話」と呼ばれうることになる。
自然のサイクルに触発され、エジプト人は現在の時間を一連の繰り返しパターンとして捉え、その一方で最初期の時間は直線的だと考えた。エジプト神話はその直線的な最初期にあたるもので、同神話が現在のサイクルにつながるパターンを設定している。現在の出来事は神話の出来事を繰り返しているのであり、そうすることで宇宙の根源的秩序であるマアトを更新していくことになる。神話上の過去を起点とする最も重要なエピソードの中に創造神話があり、その中で神々は原始の混沌から宇宙を造形していく。地上における太陽神ラーの統治の物語や、破壊の神セトに対抗する神々オシリス、イシス、ホルスの闘争に関するオシリスとイシスの伝説がある。神話と見なされるかもしれない現在時間からの出来事としては、この世界とそれに対応する異世界ドゥアトを通るラーの日々の旅が含まれる。これらの神話エピソードで繰り返し出てくるテーマには、マアトの支持者と無秩序の勢力との間の対立、マアトを維持する際のファラオの重要性、そして絶えず起こる神々の死と再生などがある。これら神聖な出来事の詳細はテキストによって大きく異なり、矛盾があるように思えることも多い。エジプト神話は主に隠喩的なもので、神々の本質や行動を人間が理解できる言葉に変えて伝えている。神話のそれぞれの異形は、神々や世界についてのエジプト人の理解を豊かにしてくれる象徴的な見解の相違を表すものである。同神話はエジプトの文化に多大な影響を与えた。それは多くの宗教的儀式に着想を与えたり影響を及ぼし、王権にとってのイデオロギー的な基盤を与えた。神話に由来する場面や象徴は、墓、神殿、お守りといった芸術に現われた。文学においては、神話あるいは神話的要素がユーモアからアレゴリーまでの物語で使われており、それはエジプト人が多種多様な目的に合わせてこの神話を順応させたことを示すものである。エジプトがローマ帝国の属州となり、やがてイスラム教が流入すると、これらの信仰は途絶えたとされる。
1956年夏のダートマス会議に参加した他の科学者ら（例えば、ニューウェルとサイモン）は、IF-THEN規則と事実ベースの人工知能の開発を行っていた。ソロモノフは確率と推論に基づく人工知能を開発していた。すなわち、Algorithmic Probability に基づく人工知能である。それは問題解決のための推論を確率つきで生成し、新たな問題と推論が出てきたら、推論群の確率分布を更新する。1968年、Algorithmic Probability の有効性についての証明を得たが、当時はそのことにあまり興味がなかったため、公表したのは10年後となった。その中で収束定理の証明を発表している。Algorithmic Probability の発見以降、その確率およびソロモノフ推論を実際の人工知能プログラムでの推論や問題解決に応用することの注力している。また、この確率体系の持つ意味についてもより深く理解しようとしていた。Algorithmic Probability の重要な様相の1つとして、完全かつ計算不能という点がある。1968年の論文で Algorithmic Probability が「完全 (complete)」であることを示した。データに何らかの描写可能な規則正しさがあるとき、Algorithmic Probability はその規則性を最終的に発見でき、それには相対的に少数のデータ標本があればよい。その意味で Algorithmic Probability は唯一の既知の完全な確率体系である。その完全性の必然的帰結として、それは「計算不能 (incomputable)」である。計算不能性が生じるのは、部分再帰アルゴリズムのサブセットである一部のアルゴリズムがあまりにも評価に時間がかかるため、決して完全には評価できないためである。しかしそれらのプログラムも少なくとも解法として認められるだろう。一方、任意の「計算可能」な体系は「不完全」である。そのような体系では、たとえ無限の時間をかけても認識・考慮されない探索空間が必ず存在する。計算可能な推論モデルは、そのようなアルゴリズムを無視することでその事実を隠蔽する。ソロモノフは多くの論文で問題の解の探索方法を記述し、1970年代から1980年代初めにかけて、彼が機械を更新する最良の方法と考える方法を開発した。しかし人工知能における確率の利用には紆余曲折があった。初期の人工知能において、確率の関連付けは問題が多かった。また、人工知能研究者の多くは確率の利用を避けていた。パターン認識の分野では確率は使われなかったし、確率を組み入れるための幅広く基本的な理論がなかったため、多くの分野で確率は利用されなかった。しかし、ジューディア・パールなどの研究者らは人工知能での確率の有効性を主張した。1984年ごろのアメリカ人工知能学会 (AAAI) の年次会合で、確率と人工知能は無関係であるとの決議が採択されている。これに反対するグループが結成され、翌年のAAAIの会合で "Probability and Uncertainty in AI"（AIにおける確率と不確実性）と題したワークショップが開催されている。このワークショップはその後も続けられている。その最初のワークショップで、ソロモノフは人工知能における問題に universal distribution を適用する方法を示した論文を発表した。それはソロモノフが後に発展させることになる体系の初期のバージョンだった。その中で自身が開発した探索技法を説明している。探索問題での最良の探索順序にかかる時間は  で表され、 は1回の試行にかかる時間、 はその試行が成功する確率である。ソロモノフはこれを問題の "Conceptual Jump Size" と呼んだ。Levinの探索技法はこの順序の近似であり、ソロモノフは  Levin の探索技法を研究して Lsearch と呼称した。