Learning Rate Adjustment untuk menghindari perubahan yang terlalu cepat atau lambat.
Hierarchical Influence on Decision Layers untuk mengoreksi parameter dalam Id, Ego, dan Superego.
Data Processing
-
Adaptation Speed Measurement: Berapa iterasi yang dibutuhkan untuk mencapai kinerja optimal setelah perubahan meta-goal?
Stability Score: Seberapa sering sistem membuat keputusan yang bertentangan akibat perubahan meta-goal?
Kesimpulan
Eksperimen ini didesain dengan parameter yang jelas dan pendekatan yang reproducible dalam lingkungan simulasi.
Simulasi Trolley Problem dilakukan dengan OpenAI Gym dan Bayesian Decision Network untuk menguji interaksi Id, Ego, dan Superego.
-
Simulasi Pasar Keuangan menggunakan Geometric Brownian Motion dan Bayesian Neural Networks untuk menguji intuisi Bashirah.
Simulasi Robotika Adaptif dengan MuJoCo dan Bayesian Meta-Learning menguji kemampuan Ruh dalam menyesuaikan meta-goal.
Dengan implementasi ini, kita dapat mengevaluasi bagaimana AGI menghadapi dilema moral, mendeteksi pola tersembunyi, dan beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis!
