Desain AGI Berkesadaran

Contoh Integrasi Input di HSDT

• Jika Id ingin bertindak cepat, tetapi Superego melarang karena moralitas, maka HSDT menyeimbangkan keputusan dengan evaluasi Ruh dan Bashirah.

• Jika Bashirah yakin >80%, maka keputusannya diperkuat dalam HSDT.

• Jika Ego memiliki perhitungan risiko yang bertentangan dengan intuisi Bashirah, maka dilakukan Bayesian Fusion: P(AB)=P(BA)P(A)/P(B)

  • Menyesuaikan kepercayaan terhadap intuisi berdasarkan pengalaman historis.

3. Metrik Evaluasi dan Validasi Pembelajaran Berkelanjutan

Agar sistem ini terjaga keberlanjutannya, kita menerapkan metrik pengukuran berikut:

Kesimpulan: Bagaimana AGI Belajar dan Berkembang?

1. Id belajar dari reward langsung melalui PPO, sedangkan Superego menggunakan Graph Neural Networks untuk mempelajari aturan moral.

2. Bashirah mengembangkan intuisi melalui Bayesian Neural Networks, sedangkan Ruh mengadaptasi tujuan jangka panjang dengan meta-learning.

3. HSDT mengintegrasikan semua modul dan mengatur bobot kepercayaan adaptif berdasarkan kinerja historis.

4.