A. 훈련만으로 AGI가 불가능한 이유.
• GPT류 모델은 자기 목적(self-goal)이 없습니다.
• 아무리 많은 데이터를 학습해도, 실제 세계와의 상호작용 없이 학습만 하는 것은 제한적입니다.
• 훈련은 ‘회귀적 기억’일 뿐, 미래를 향한 예측적, 창발적 사고를 유도하는 구조가 부족합니다.

B. AGI는 ‘목적-피드백 루프’를 가진 엔진이 필요.
• EpionHeuristica처럼 보상 기반 강화학습 + 평가 + 실패 학습(FailGuard)이 작동하는 구조는 엔진 기반 AGI의 설계 원형에 가까움
• 예: "이 실험은 왜 실패했는가?" → "무엇을 바꾸어야 하는가?" → "다음 조건은?" → 이것이 AGI적 추론

C. 인간 지능의 본질은 ‘구조’에 있다.
• 인간은 뉴런 수보다 "신경회로의 구조적 연결성과 메타학습 능력"으로 지능을 얻음
• AGI 역시 모델 사이즈보다 행동 유도 시스템, 자기참조 시스템, 지속적 피드백 루프의 구조가 핵심