Avere un senso di sé è al centro di ciò che significa essere umani. Senza esso, non siamo riusciti a navigare, interagire, entrare in empatia o alla fine sopravvivere in un mondo in continua evoluzione, complesso mondo degli altri. Abbiamo bisogno di un senso di sé quando agiamo, ma anche quando anticipiamo le conseguenze di potenziali azioni, da noi stessi o da altri.

Dato che vogliamo incorporare i robot nel nostro mondo sociale, non c'è da meravigliarsi se creare un senso di sé nell'intelligenza artificiale (AI) è uno degli obiettivi finali per i ricercatori nel campo. Se queste macchine devono essere i nostri accompagnatori o accompagnatori, devono avere inevitabilmente la capacità di mettersi nei nostri panni. Mentre gli scienziati sono ancora molto lontani dalla creazione di robot con un senso di sé simile a quello umano, si stanno avvicinando.

I ricercatori dietro un nuovo studio, pubblicato in Robotica scientifica , hanno sviluppato un braccio robotico con la conoscenza della sua forma fisica - un senso di base di sé. Questo è comunque un passo importante.

Non esiste una spiegazione scientifica perfetta di ciò che costituisce esattamente il senso umano di sé. Studi emergenti dalle neuroscienze mostrano che le reti corticali nelle aree motorie e parietali del cervello sono attivate in molti contesti in cui non ci muoviamo fisicamente. Per esempio, sentire parole come "pick or kick" attiva le aree motorie del cervello. Così fa osservare qualcun altro che agisce.

L'ipotesi che ne emerge è che comprendiamo gli altri come se stessimo agendo, un fenomeno che gli scienziati chiamano "simulazione incarnata". In altre parole, riutilizziamo la nostra capacità di agire con le nostre risorse corporee per attribuire significati alle azioni o agli obiettivi degli altri. Il motore che guida questo processo di simulazione è un modello mentale del corpo o del sé. Ed è esattamente ciò che i ricercatori stanno cercando di riprodurre nelle macchine.

Il sé fisico

Il team dietro il nuovo studio ha utilizzato una rete di deep learning per creare un modello di sé in un braccio robotico attraverso i dati provenienti da movimenti casuali. È importante sottolineare che l'IA non ha ricevuto alcuna informazione sulla sua forma geometrica o fisica sottostante, ha imparato gradualmente mentre si muoveva e urtava le cose, come un bambino che impara a conoscere se stesso osservando le sue mani.

Potrebbe quindi utilizzare questo modello di sé contenente informazioni sulla sua forma, dimensioni e movimento per fare previsioni relative a futuri stati di azioni, come raccogliere qualcosa con uno strumento. Quando gli scienziati hanno apportato modifiche fisiche al braccio del robot, le contraddizioni tra le previsioni del robot e la realtà hanno innescato il ciclo di apprendimento per ricominciare da capo, consentendo al robot di adattare il proprio modello alla nuova forma del corpo.

Mentre il presente studio ha utilizzato un solo braccio, modelli simili sono in fase di sviluppo anche per robot umanoidi attraverso il processo di autoesplorazione (chiamato balbettio motorio sensoriale) – ispirato da studi di psicologia dello sviluppo.

Il sé completo

Comunque, un senso di sé robotico non si avvicina a quello umano. Come una cipolla, il nostro sé ha diversi strati misteriosi. Questi includono la capacità di identificarsi con il corpo, trovarsi all'interno dei confini fisici di quel corpo e percepire il mondo dalla prospettiva visuo-spaziale di quel corpo. Ma coinvolge anche processi che vanno oltre, compresa l'integrazione delle informazioni sensoriali, continuità nel tempo attraverso i ricordi, agenzia e proprietà delle proprie azioni e privacy (le persone non possono leggere i nostri pensieri).

Mentre la ricerca per progettare un senso del sé robotico che comprenda tutti questi molteplici strati è ancora agli inizi, vengono creati elementi costitutivi come lo schema corporeo dimostrato nel nuovo studio. Le macchine possono anche essere costruite per imitare gli altri e prevedere le intenzioni degli altri o adottare la loro prospettiva. Tali sviluppi, insieme alla crescente memoria episodica, sono anche passi importanti verso la costruzione di compagni robotici socialmente cognitivi.

interessante, questa ricerca può anche aiutarci a conoscere meglio il senso umano di sé. Ora sappiamo che i robot possono adattare il loro modello fisico di sé quando vengono apportate modifiche ai loro corpi. Un modo alternativo di pensare a questo è nel contesto dell'uso di strumenti da parte degli animali, dove diversi oggetti esterni sono agganciati al corpo (bastoncini, forchette, spade o smartphone).

Gli studi di imaging mostrano che i neuroni attivi durante la presa manuale nelle scimmie diventano attivi anche quando afferrano usando le pinze, come se le pinze fossero ora le dita. Lo strumento diventa parte del corpo e il senso fisico di sé è stato alterato. È simile a come consideriamo l'avatar sullo schermo come noi stessi mentre giochiamo ai videogiochi.

Un'idea intrigante originariamente proposta dal neuroscienziato giapponese Atsushi Iriki è che la capacità di incorporare letteralmente oggetti esterni nel proprio corpo e la capacità di oggettivare altri corpi come strumenti, sono due facce della stessa medaglia. Sorprendentemente, questa distinzione sfocata richiede l'emergere di un concetto virtuale – il sé – che funga da segnaposto tra il soggetto/attore e gli oggetti/strumenti. Modificare il sé aggiungendo o rimuovendo strumenti può quindi aiutarci a sondare come opera questo sé.

I robot che imparano a utilizzare gli strumenti come estensione dei loro corpi sono fertili banchi di prova per convalidare tali dati e teorie emergenti dalle neuroscienze e dalla psicologia. Allo stesso tempo, la ricerca porterà allo sviluppo di sistemi più intelligenti, macchine cognitive che lavorano per e con noi in diversi ambiti.

Forse questo è l'aspetto più importante della nuova ricerca. Alla fine riunisce psicologia, neuroscienze e ingegneria per comprendere una delle domande fondamentali della scienza:chi sono?

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.