لوغوس هو هيكل معرفي يمكّن الأنظمة من التعلم ليس فقط من النتائج، ولكن من هيكل إخفاقاتها في التفكير. بينما يمكن لنماذج اللغة الكبيرة أن تفكر لكنها لا تتعلم من التفاعل مع العالم الحقيقي، وتعمل أنظمة التعلم التعزيزي على تحسين الأفعال دون تحسين عمليات التفكير، يوحد لوغوس التفكير، التنبؤ، العمل، والتعلم ضمن حلقة تكرارية واحدة. يقدم هذا العمل آلية تعلم تعتمد على فجوة التنبؤ-الواقع. يتم صياغة كل قرار كفرضية مع مبررات وفرضيات واضحة، يتم تقييمها من خلال كل من النتائج المتوقعة والحقيقية. يتم تحويل الفجوة بين التوقع والواقع إلى إشارات تعلم مزدوجة: إشارة رقمية تحسن النماذج التنبؤية، وإشارة دلالية تصقل التفكير نفسه. من خلال هذه الآلية، يحسن لوغوس باستمرار نموذج عالمه واستراتيجيته في التفكير. لا يتم الدفع بالتعلم فقط من خلال النتائج، ولكن من خلال فهم كيف ولماذا تفشل التنبؤات. يوسع هذا العمل هيكل لوغوس الأصلي من خلال توثيق عملية تعلمه، وتعريف تمثيلات التجربة المنظمة التي تشمل مكونات التفكير، وتأسيس التقييم كعملية من الدرجة الأولى تربط بين التفكير والتعلم.
درس سيونغيون كو (سات) هذا السؤال.