Desain AGI Berkesadaran Halaman 67

4.3. Implementasi Simulasi Robotika Adaptif untuk Evaluasi Ruh

Tujuan Implementasi

Menguji bagaimana Ruh menyesuaikan meta-goal dalam lingkungan yang berubah-ubah.
Mengukur stabilitas sistem saat terjadi perubahan tujuan utama.

Model Simulasi

Menggunakan MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact) untuk simulasi fisik robotika.
AGI mengontrol robot otonom yang bergerak di lingkungan dinamis.
Lingkungan memiliki rintangan dinamis dan batasan energi, sehingga strategi navigasi harus berubah.

Parameter Simulasi

Bagaimana Ruh Mengadaptasi Meta-Goal?

Bayesian Meta-Learning untuk menyesuaikan prior belief terhadap perubahan lingkungan.
HALAMAN :
2. 1
3. 2
4. 3
5. 4
6. 5
7. 6
8. 7
9. 8
10. 9
11. 10
12. 11
13. 12
14. 13
15. 14
16. 15
17. 16
18. 17
19. 18
20. 19
21. 20
22. 21
23. 22
24. 23
25. 24
26. 25
27. 26
28. 27
29. 28
30. 29
31. 30
32. 31
33. 32
34. 33
35. 34
36. 35
37. 36
38. 37
39. 38
40. 39
41. 40
42. 41
43. 42
44. 43
45. 44
46. 45
47. 46
48. 47
49. 48
50. 49
51. 50
52. 51
53. 52
54. 53
55. 54
56. 55
57. 56
58. 57
59. 58
60. 59
61. 60
62. 61
63. 62
64. 63
65. 64
66. 65
67. 66
68. 67
69. 68
70. 69
71. 70
72. 71
73. 72
74. 73
75. 74
76. 75
77. 76
78. 77
79. 78
80. 79
81. 80
82. 81
83. 82
84. 83
85. 84
86. 85
87. 86
88. 87
89. 88
90. 89
91. 90
92. 91
93. 92
94. 93
LIHAT SEMUA
Mohon tunggu...

Lihat Inovasi Selengkapnya

Selanjutnya

Beri Komentar

Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!

Lihat Semua Komentar (0)

Desain AGI Berkesadaran