Parameter Perbandingan:
Fokus Utama:
Adaptive Stochastic Optimization: Fokus pada optimasi numerik dengan tujuan untuk meminimalkan risiko atau memaksimalkan utilitas dalam kondisi ketidakpastian melalui model stokastik yang bersifat deterministik secara matematis.
-
ASI Framework: Fokus pada symbiosis intelligence antara manusia dan AI, yang menggabungkan intuisi manusia sebagai variabel stokastik untuk mengeksplorasi peluang inovasi yang tidak dapat didefinisikan secara matematis.
Pendekatan Stokastik:
Adaptive Stochastic Optimization: Menggunakan pendekatan stokastik secara eksklusif dalam optimasi numerik, seperti Stochastic Gradient Descent dan Dynamic Programming.
ASI Framework: Menggunakan pendekatan stokastik tidak hanya dalam optimasi numerik, tetapi juga dalam interaksi adaptif antara intuisi manusia dan analisis AI. Contoh: Dalam strategi bisnis disruptif, ASI Framework menggabungkan proyeksi stokastik AI dengan intuisi manusia untuk mengeksplorasi pasar baru.
Peran Manusia dan AI:
-
Adaptive Stochastic Optimization: AI bertindak sebagai alat komputasi yang mengoptimalkan solusi numerik, sementara peran manusia terbatas pada menentukan parameter input dan mengevaluasi hasil secara pasif.
ASI Framework: Manusia dan AI berkolaborasi secara dinamis, dengan manusia memberikan intuisi dan subjektivitas yang menjadi input stokastik bagi AI, sementara AI memberikan analisis data yang memperkuat intuisi manusia.
-
Output dan Tujuan:
