Sebagian besar sistem memori dalam AGI menghindari lupa untuk mencegah catastrophic forgetting, tetapi tanpa strategi penghapusan informasi yang tepat, model akan mengalami:
Beban informasi berlebih Kesulitan dalam mengambil data yang relevan.
Konflik informasi Data lama dan baru dapat bertabrakan, menyebabkan distorsi atau penurunan akurasi pemrosesan.
Mekanisme Lupa Produktif (MLP) bertujuan untuk mengoptimalkan efisiensi memori dengan menghapus informasi yang tidak lagi relevan, tanpa mengorbankan performa AGI. Pendekatan utama dalam MLP:
Forgetting-Driven Optimization Menggunakan Attention-based Forgetting & Predictive Coding untuk mendeteksi informasi yang tidak lagi berguna berdasarkan pola akses data.
Energetic Efficiency Mechanism Menerapkan neuroinspired pruning untuk menghapus parameter jaringan yang kurang berkontribusi terhadap kinerja sistem.
Adaptive Retention Policy Menerapkan teknik seperti Self-Supervised Learning & Reinforcement Learning (RL) untuk menentukan informasi mana yang masih relevan untuk tugas di masa depan.
Mekanisme ini memungkinkan AGI untuk menjaga efisiensi memori, mengurangi beban kognitif, dan mempercepat proses retrieval data yang benar-benar diperlukan.
2.2 Perbandingan dengan Mekanisme Memori Manusia
Untuk memastikan efektivitas sistem memori dalam AGI, pendekatan ini dibandingkan dengan mekanisme memori manusia:
Dari tabel ini terlihat bahwa framework AMA dirancang untuk meniru mekanisme memori manusia dengan tambahan keunggulan dalam efisiensi dan kontrol adaptif, yang belum sepenuhnya dimiliki oleh model AGI konvensional.
2.3 Tantangan dalam Implementasi Sistem Memori yang Adaptif
Meskipun AMA menawarkan solusi inovatif dalam manajemen memori AGI, beberapa tantangan utama masih perlu diselesaikan:
-
Kompleksitas Computational Cost
Integrasi meta-learning & Bayesian updating dapat meningkatkan konsumsi daya komputasi, sehingga perlu dioptimalkan dengan efficient memory retrieval techniques.
Balancing Forgetting & Retention
