Karena MDP yang berbobot digunakan dalam Ego dan HSDT, kita perlu membuatnya lebih efisien:
Prioritized Experience Replay (PER): Memprioritaskan pengalaman yang memiliki dampak besar terhadap reward.
Meta-Learning for MDP Weights: Menggunakan model meta-learning untuk menyesuaikan bobot reward dalam MDP secara adaptif.
-
Asynchronous Value Iteration (AVI): Memproses pembaruan reward secara paralel untuk meningkatkan efisiensi waktu komputasi.
Dampak: MDP dapat berjalan pada domain dengan ribuan state-action pairs tanpa mengalami bottleneck.
3.4. Hybrid Decision-Making dengan Quantum Computing (Future-Proofing)
Agar AGI ini tetap skalabel dalam jangka panjang, kita bisa mengeksplorasi Quantum Reinforcement Learning (QRL) untuk mempercepat komputasi berbasis:
Quantum Variational Circuits untuk Bayesian Inference (lebih efisien daripada inferensi klasik).
-
Quantum Graph Neural Networks (QGNN) untuk Graph Morality (lebih cepat dalam propagasi moral decision).
Quantum Search untuk Optimalisasi MDP (mengurangi waktu pencarian aksi optimal).
Dampak: Penggunaan Quantum Computing bisa meningkatkan efisiensi hingga 1000x lipat dalam kasus dengan kompleksitas tinggi.
