Jika rendah, berarti AGI lebih didominasi oleh dorongan Id atau hanya mengikuti MDP tanpa kesadaran etis.
1.3. Metrik Intuisi & Prediksi (Bashirah - Bayesian Neural Networks)
Untuk mengukur apakah AGI memiliki intuisi, kita dapat menggunakan Akurasi Prediksi Intuitif berdasarkan seberapa baik model Bashirah dapat merespons tanpa eksplisit melihat data:
-
Intuitive Prediction Score (IPSIPS):
 I PS=1/N i=1toN I(si^=si)
 di mana si^\hat{s_i} adalah prediksi Bashirah terhadap state berikutnya dan s_i adalah state sebenarnya.
 Jika IPS>80%IPS > 80\%, AGI mampu membuat keputusan berbasis intuisi yang kuat dibanding baseline probabilistik.
2. Evaluasi Adaptasi dan Pembelajaran (Cognitive Flexibility & Learning Metrics)
Agar AGI benar-benar adaptif, kita perlu metrik yang mengukur fleksibilitas kognitifnya dalam situasi baru.
2.1. Metrik Transfer Learning (Adaptasi ke Lingkungan Baru)
Jika AGI bisa belajar dan menerapkan pengetahuan dari satu domain ke domain lain, maka sistem benar-benar memiliki kemampuan adaptasi.
-
Transfer Efficiency Score (TETE): TE=Reward domain baru/Reward domain lama Jika TE>0.8, berarti AGI dapat mentransfer pembelajaran dengan baik ke lingkungan baru.
2.2. Metrik Fleksibilitas Keputusan (DFDF)
AGI harus mampu mengubah keputusan jika ada perubahan aturan dalam lingkungan.
