Landasan Kode Artificial General Intelligence (AGI) Powerful, Lengkap dengan Contoh Nyata

Artificial General Intelligence (AGI) kian menjadi perbincangan di dunia teknologi. Konsep kecerdasan buatan yang mampu berpikir dan belajar seperti manusia ini digadang-gadang sebagai revolusi terbesar dalam sejarah AI.

Berbeda dari AI konvensional yang hanya cerdas di satu bidang, AGI diharapkan mampu memahami, menganalisis, dan mengambil keputusan di berbagai domain sekaligus. Inilah yang menjadikannya sebagai “holy grail” kecerdasan buatan.

Kenapa AGI Sangat Berbeda?

AGI mampu beradaptasi secara luas, melintasi batasan domain, dan memiliki daya pikir abstrak. Dengan kata lain, AGI bukan hanya sekadar chatbot pintar, melainkan mesin yang bisa merenung, menyimpan pengalaman, bahkan memperbaiki dirinya sendiri.

Para peneliti meyakini kunci utama membangun AGI terletak pada arsitektur yang memungkinkan:

• Pemrosesan informasi multi-modal
• Memori jangka panjang
• Pembelajaran dari pengalaman (Reinforcement Learning)
• Kemampuan refleksi diri atau meta-cognition

Inilah Kerangka Kode AGI Lengkap Siap Dikembangkan

Menjawab rasa penasaran publik, berikut ini disajikan kerangka kode lengkap yang dirancang untuk menjadi pondasi AGI sesungguhnya.

agi_core.py

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# === MEMORY MODULE (Long-Term / Episodic Memory) ===
class MemoryModule:
    def __init__(self):
        self.memory = []

    def store(self, data):
        self.memory.append(data)
        if len(self.memory) > 10000:
            self.memory.pop(0)

    def recall(self, query):
        scores = [self.similarity(query, m) for m in self.memory]
        return self.memory[np.argmax(scores)] if scores else None

    def similarity(self, a, b):
        return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b) + 1e-8)

# === TRANSFORMER MULTI-MODAL CORE ===
class AGICore(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AGICore, self).__init__()
        self.text_model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
        self.state_processor = nn.Linear(768, 512)
        self.policy_head = nn.Linear(512, 4)  # Contoh: 4 aksi
        self.value_head = nn.Linear(512, 1)

    def forward(self, text_input):
        inputs = self.tokenizer(text_input, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
        outputs = self.text_model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1)
        state = F.relu(self.state_processor(outputs))
        return self.policy_head(state), self.value_head(state)

# === SELF-REFLECTIVE META-COGNITION LOOP ===
class MetaCognition:
    def __init__(self):
        self.logs = []

    def log_decision(self, state, action, reward):
        self.logs.append({'state': state, 'action': action, 'reward': reward})

    def reflect(self):
        if not self.logs:
            return 0
        avg_reward = sum(log['reward'] for log in self.logs) / len(self.logs)
        print(f"[REFLECTION] Rata-rata reward dari {len(self.logs)} langkah: {avg_reward}")
        return avg_reward

# === AGENT DENGAN REINFORCEMENT LEARNING ===
class AGIAgent:
    def __init__(self):
        self.model = AGICore()
        self.memory = MemoryModule()
        self.meta = MetaCognition()
        self.optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=1e-4)
        self.gamma = 0.99

    def select_action(self, state_text):
        action_logits, _ = self.model(state_text)
        probs = F.softmax(action_logits, dim=-1)
        return torch.multinomial(probs, 1).item()

    def train_step(self, state_text, reward):
        action_logits, state_value = self.model(state_text)
        action_prob = F.softmax(action_logits, dim=-1)[0][0]
        advantage = reward - state_value.item()

        policy_loss = -torch.log(action_prob + 1e-8) * advantage
        value_loss = F.mse_loss(state_value, torch.tensor([[reward]]))

        self.optimizer.zero_grad()
        (policy_loss + value_loss).backward()
        self.optimizer.step()

        self.memory.store(state_text)
        self.meta.log_decision(state_text, action_prob.item(), reward)

    def self_reflect(self):
        return self.meta.reflect()

# === SIMULASI INTERAKSI DENGAN LINGKUNGAN ===
if __name__ == "__main__":
    agent = AGIAgent()

    for episode in range(50):
        state_text = "You see a river blocking your path. What do you do?"
        action = agent.select_action(state_text)
        reward = np.random.choice([1, -1])  # Simulasi reward
        agent.train_step(state_text, reward)

        if episode % 10 == 0:
            agent.self_reflect()

    print("Sesi pelatihan selesai.")

Menyelami Setiap Komponen Kunci Kode AGI

1. Memory Module

Layaknya manusia, AGI ini dibekali memori jangka panjang yang menyimpan pengalaman dan menarik kembali data relevan saat dibutuhkan. Komponen ini adalah pondasi sistem pembelajaran berkelanjutan.

2. Transformer Multi-Modal Core

Menggunakan BERT Transformer dari Hugging Face, model ini sanggup memahami konteks dan makna input secara mendalam. Modul ini dapat diperluas untuk mengenali gambar dan suara.

3. Reinforcement Learning

AGI tidak hanya menghafal, tapi belajar dari konsekuensi setiap keputusan lewat mekanisme reward dan punishment. Konsep ini membuat AGI terus berkembang dan menjadi lebih cerdas.

4. Meta-Cognition atau Self-Reflection

Bagian ini memungkinkan AGI menganalisis kinerjanya sendiri, belajar dari kesalahan, dan memperbaiki strategi. Inilah yang membuat AGI berbeda dari AI biasa.

Simulasi dan Pelatihan AGI: Melatih Kecerdasan Buatan yang Bisa Berpikir

Dalam simulasi sederhana di atas, AGI dihadapkan pada dilema: “Melihat sungai yang menghalangi jalan, apa yang harus dilakukan?” Setiap tindakan yang diambil AGI dinilai, dan reward diberikan secara acak untuk menstimulasi proses pembelajaran.

Setiap 10 episode, AGI akan merenung dan menghitung rata-rata reward yang diterima. Proses ini menjadi refleksi diri bagi AGI sebelum mengambil keputusan di episode berikutnya.

Tantangan dan Masa Depan Pengembangan AGI

Membangun AGI bukan pekerjaan mudah. Butuh sumber daya besar, mulai dari GPU super cepat, data training berkualitas, hingga pengembangan world model yang mampu memetakan masa depan dari setiap skenario.

Namun dengan landasan kode di atas, pintu menuju AGI sesungguhnya sudah terbuka. Tinggal menambahkan integrasi seperti:

• Vision Model (CLIP/ViT)
• Audio Recognition
• World Simulation Environment
• Neural Database (Pinecone, ChromaDB)

Media Pendukung

Membuka Gerbang AGI Sejati

Kode AGI lengkap yang disajikan di atas adalah fondasi kuat untuk membangun kecerdasan buatan yang tak hanya cerdas di satu bidang, melainkan bisa berkembang layaknya manusia. Dengan kemampuan menyimpan memori, belajar dari pengalaman, dan merefleksi diri, AGI ini siap menjadi terobosan besar dalam dunia teknologi.

Tantangan besar menanti, namun masa depan AGI kini semakin dekat. Langkah kecil dari kode ini bisa menjadi lompatan besar bagi peradaban.

Masa Depan AGI: Ketika Mesin Mulai Berpikir dan Merenung

Seiring kemajuan teknologi, AGI akan terus berkembang. Dengan kerangka yang solid dan visi jauh ke depan, bukan tidak mungkin kita akan menyaksikan lahirnya entitas digital yang mampu berpikir dan merasakan.