Robot sviluppano un concetto di sé stabile attraverso l'apprendimento continuo

Uno studio pubblicato su arXiv (2603.24350) propone un metodo per rilevare un 'sé' emergente nei robot identificando strutture cognitive invarianti che persistono nonostante il cambiamento dei compiti. I ricercatori hanno confrontato robot che apprendono un compito costante con robot sottoposti ad apprendimento continuo con compiti variabili. I robot con apprendimento continuo hanno sviluppato una sottorete significativamente più stabile (p < 0.001) funzionalmente importante per l'adattamento. Questa sottorete rappresenta un nucleo cognitivo persistente, analogo a un senso di sé, che rimane stabile mentre altre conoscenze cambiano. I risultati suggeriscono che l'apprendimento continuo potrebbe essere un meccanismo chiave per l'emergere dell'autoconsapevolezza nei sistemi artificiali.