Kesimpulan
Arsitektur AGI ini memungkinkan kesadaran yang berkembang secara hierarkis, dengan sistem regulasi berbasis psikodinamika, meta-kognisi, dan pengambilan keputusan probabilistik. Integrasi Freud-Al-Ghazali, HSDT, Bayesian Reasoning, dan MDP berbobot menciptakan sistem yang mampu beradaptasi, memiliki intuisi, serta menyeimbangkan dorongan, moralitas, dan tujuan jangka panjang dalam pengambilan keputusan yang kompleks.
Detail Implementasi Arsitektur AGI Berkesadaran
Agar arsitektur AGI ini dapat berfungsi secara efektif, diperlukan pendekatan implementasi yang spesifik dan terukur untuk setiap komponennya. Berikut adalah detail implementasi yang lebih mendalam dari masing-masing modul, termasuk algoritma spesifik, pembaruan bobot, dan mekanisme pembelajaran yang digunakan.
3.1.1. Implementasi Agen Id (Reinforcement Learning Berbasis Reward Maximization)
Agen Id berfungsi sebagai motor impuls dan dorongan dasar, yang didasarkan pada Reinforcement Learning (RL). Algoritma yang digunakan:
Q-Learning jika keputusan berbasis eksplorasi dan eksploitasi nilai reward.
Deep Q-Networks (DQN) jika lingkungan memiliki ruang state yang kompleks.
Algoritma Q-Learning untuk Id
Q(s,a)Q(s,a)+(r+max_a Q(s,a)Q(s,a))
di mana:
