본 논문은 인공 일반 지능(AGI)에 대한 논의가 과장과 추측으로 가득 차 Rorschach test와 같이 되었다는 점을 지적하며, 장기적인 과학적 조사를 통해서만 AGI에 대한 논쟁을 해결할 수 있다고 주장한다. 지능을 적응 능력으로 정의하고 AGI를 인공 과학자로 규정하며, Sutton의 Bitter Lesson을 바탕으로 적응 시스템 구축에 사용되는 두 가지 기본 도구인 탐색과 근사화를 설명한다. o3, AlphaGo, AERA, NARS, Hyperon과 같은 다양한 시스템의 장단점과 하이브리드 아키텍처를 비교 분석하고, AGI를 구축하기 위한 메타 접근 방식을 자원 극대화(scale-maxing), 단순성 극대화(simp-maxing), 약한 제약 조건 극대화(w-maxing) 세 가지로 분류하여 AIXI, 자유 에너지 원리, 언어 모델의 확장(Embiggening) 등의 예시를 제시한다. 결론적으로, 규모 확장 기반의 근사화가 우세하지만 AGI는 다양한 도구와 메타 접근 방식의 융합으로 이루어질 것이라고 주장하며, 현재 하드웨어 개선으로 인해 샘플 및 에너지 효율이 AGI 개발의 병목 현상임을 지적한다.
