本論文は、人工一般知能（AGI）に関する議論が誇張と推測に満ちているRorschach testのようになったことを指摘し、長期的な科学的調査によってのみAGIに対する議論を解決できると主張する。知能を適応能力と定義し、AGIを人工科学者として定義し、SuttonのBitter Lessonに基づいて、適応システムの構築に使用される2つの基本的なツールである探索と近似を説明します。 o3、AlphaGo、AERA、NARS、Hyperonなどのさまざまなシステムの長所と短所とハイブリッドアーキテクチャを比較分析し、AGIを構築するためのメタアプローチをリソース最大化（scale-maxing）、単純性最大化（simp-maxing）、弱い制約極大化（w-maxing）、3つのモデルに分類拡張（Embiggening）などの例を提示する。結論として、スケール拡張ベースの近似は優勢であるが、AGIは様々なツールとメタアプローチの融合から成り立っていると主張し、現在のハードウェアの改善は、サンプルとエネルギー効率がAGI開発のボトルネックであることを指摘している。
