1.1. Modularitas: Arsitektur Multi-Level yang Fleksibel
Arsitektur ini dirancang dengan struktur tiga level (Id, Ego, Superego, Bashirah, Ruh, HSDT) yang dapat diperluas dengan:
Menambah lebih banyak agen dengan spesialisasi tugas tertentu.
-
Meningkatkan jumlah node dalam Graph Morality untuk menangani skenario etis yang lebih kompleks.
Meningkatkan kapasitas Bayesian Neural Networks dalam Bashirah untuk menangani prediksi intuisi di domain yang lebih luas.
Keuntungan: Dengan modularitas ini, sistem dapat dikembangkan tanpa perlu merombak seluruh arsitektur.
1.2. Distribusi Komputasi: Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
Agar sistem dapat berjalan dalam lingkungan skala besar, kita dapat menggunakan MARL yang memungkinkan agen-agen dalam Id, Ego, dan Superego beroperasi secara paralel dengan koordinasi berbasis mekanisme:
-
Federated Learning: Agen-agen belajar secara independen lalu berbagi parameter global.
Hierarchical RL: Agen yang lebih rendah (Id, Ego) melapor ke agen lebih tinggi (Superego, Bashirah).
Graph-Based Coordination: Superego dapat berfungsi sebagai node pengendali moral dalam jaringan berbasis Graph Neural Networks (GNN).
