Kesimpulan: Potensi Skalabilitas dan Strategi Implementasi
Arsitektur modular (Id, Ego, Superego, Bashirah, Ruh, HSDT) memungkinkan ekspansi ke domain kompleks tanpa merombak keseluruhan sistem.
Distribusi komputasi dengan MARL dan federated learning memastikan sistem tetap efisien meskipun skalanya diperbesar.
-
HSDT memungkinkan pengambilan keputusan optimal dalam domain kompleks dengan tree pruning dan Bayesian parallelism.
Graph Morality dan Bayesian Neural Networks diperkuat dengan pruning adaptif dan sparse approximation untuk meningkatkan efisiensi.
Quantum Reinforcement Learning (QRL) dapat digunakan untuk mempersiapkan AGI ini dalam domain ultra-kompleks di masa depan.
Dengan strategi ini, AGI yang kita kembangkan dapat berskala besar, efisien, dan tetap adaptif dalam lingkungan yang semakin kompleks.
Interaksi Antar-Modul dalam AGI Berkesadaran
Agar interaksi antar-modul lebih jelas, kita akan membedah mekanisme komunikasi, pengintegrasian informasi, serta resolusi konflik di antara Id, Ego, Superego, Bashirah, dan Ruh dalam pengambilan keputusan kompleks.
1. Struktur Interaksi Antar-Modul
Setiap modul memiliki peran spesifik dan saling berinteraksi secara hierarkis dan adaptif. Berikut diagram aliran informasi antar-modul:
