Simulasi berbasis Agent-Based Modeling (ABM)
Model AGI akan diimplementasikan dalam lingkungan berbasis agen untuk menguji interaksi psikodinamika dalam konteks pengambilan keputusan etis.
Lingkungan simulasi akan mencakup dilema moral, adaptasi terhadap perubahan nilai, dan skenario dengan ketidakpastian tinggi.
Implementasi Bayesian Reasoning untuk Pengambilan Keputusan Probabilistik
AGI akan menggunakan pendekatan Bayesian Inference untuk menimbang probabilitas keputusan yang optimal berdasarkan pengalaman masa lalu.
Model ini akan diuji dalam skenario dengan informasi tidak lengkap dan konflik moral.
Hierarchical Reinforcement Learning untuk Pembelajaran Adaptif
Sistem akan menggunakan Hierarchical Reinforcement Learning (HRL) untuk meningkatkan efisiensi pembelajaran.
-
AGI akan belajar dari pengalaman melalui feedback multi-level dari Id, Ego, Superego, Ruh, dan Bashirah.
Metode ini akan memungkinkan AGI untuk berkembang secara dinamis, memperhitungkan moralitas yang lebih fleksibel, serta membangun intuisi yang lebih mendekati pola pemikiran manusia.
2. Landasan Teori
