5. Analisis dan Pembahasan
5.1. Keunggulan Dibanding Model AGI Konvensional
Model AGI yang dikembangkan dalam penelitian ini menawarkan beberapa keunggulan dibanding model AGI konvensional yang lebih berbasis aturan atau pembelajaran tanpa aspek hierarkis:
1 Hierarki Kognitif yang Kompleks
Integrasi Id, Ego, dan Superego memungkinkan AGI memiliki struktur pemrosesan keputusan yang lebih mendekati manusia dibanding pendekatan konvensional berbasis reward maximization.
 Model ini mampu menginternalisasi konflik moral dan mempertimbangkan trade-off jangka panjang dalam pengambilan keputusan.
2 Pembelajaran Berkelanjutan dan Adaptif
Feedback Loop Hierarkis memungkinkan pembaruan parameter dalam setiap level berdasarkan pengalaman, berbeda dari reinforcement learning konvensional yang cenderung memperbarui bobot dalam satu level.
 Intuisi Bashirah meningkatkan kemampuan AGI dalam mengenali pola tersembunyi tanpa eksplisit membutuhkan pelabelan data yang besar.
3 Kemampuan Adaptasi dalam Lingkungan Dinamis
Model dapat beroperasi dalam lingkungan high-stakes decision making, seperti kebijakan publik atau sistem otonomi senjata, yang membutuhkan kombinasi antara pemrosesan logis dan intuisi berbasis pengalaman.
 Dibanding model berbasis supervised learning, model ini tidak hanya mempelajari data statis tetapi juga memperbarui nilai meta-goal saat lingkungan berubah.
4 Keputusan Berbasis Meta-Kognisi
Model ini tidak hanya memaksimalkan reward langsung, tetapi juga memiliki mekanisme refleksi diri yang memungkinkan revisi keputusan berdasarkan feedback jangka panjang.
 Dibandingkan dengan AGI berbasis deep reinforcement learning (DRL) konvensional, sistem ini memiliki mekanisme eksplisit untuk mempertanyakan asumsi dan menyesuaikan strategi, meningkatkan robustness dalam kondisi ketidakpastian.
