Quantum Reinforcement Learning untuk mempercepat adaptasi meta-goal dalam lingkungan dinamis.
 Pendekatan yang dapat digunakan:
Simulasi model dalam Quantum Annealers (misalnya D-Wave) untuk mempercepat optimasi probabilistik.
Penggunaan Variational Quantum Circuits untuk mendukung reasoning berbasis logika dalam AGI.
3. Validasi dalam Skala Dunia Nyata
Model ini telah diuji dalam simulasi, tetapi bagaimana jika diterapkan dalam real-world applications?
 Rekomendasi untuk penelitian lanjutan meliputi:
Uji coba dalam kebijakan publik berbasis AI, misalnya dalam simulasi kebijakan ekonomi dan distribusi sumber daya yang mempertimbangkan faktor moral.
Implementasi dalam autonomous systems, seperti kendaraan otonom atau AI medis dalam situasi darurat.
Penggunaan dalam social AI, misalnya dalam chatbot yang mampu memahami konteks moral dan mengambil keputusan secara lebih intuitif.
4. Pengembangan Model AGI dengan Reflektifitas yang Lebih Tinggi
Saat ini, model sudah memiliki mekanisme meta-kognisi, tetapi masih dalam tahap awal.
 Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi bagaimana AGI dapat memiliki kesadaran reflektif lebih dalam, termasuk:
