Bài báo này đề xuất một khuôn khổ học tập cho phép các tác nhân AI phát triển động lực khám phá nội tại dựa trên cảm xúc nhận thức và thành tích (ngạc nhiên và tự hào) được tạo ra trong quá trình quan sát dữ liệu. Phương pháp này nhằm mục đích trao quyền cho các mô hình AI khả năng khám phá môi trường vật lý, điều cần thiết cho việc thu thập thông tin và tích hợp kiến thức ở các sinh vật sống. Khuôn khổ học tăng cường mô-đun kép được đề xuất tạo ra sự ngạc nhiên hoặc tự hào dựa trên điểm phân tích dữ liệu và tối ưu hóa mối tương quan giữa các trạng thái cảm xúc này và hành vi khám phá để cho phép các tác nhân đạt được mục tiêu học tập. Kết quả thực nghiệm chứng minh mối quan hệ nhân quả giữa trạng thái cảm xúc và hành vi khám phá ở hầu hết các tác nhân, với sự ngạc nhiên tăng trung bình 15,4% và sự tự hào giảm trung bình 2,8%. Hệ số tương quan cho sự ngạc nhiên và tự hào, ρ ngạc nhiên = 0,461 và ρ tự hào = -0,237, tương ứng, phù hợp với các nghiên cứu trước đây về hành vi con người. Tóm lại, bài báo này chứng minh rằng sự phát triển AI lấy cảm hứng từ sinh học có thể mang lại những lợi thế giống như sự sống, chẳng hạn như tính tự chủ, cho AI, và chứng minh bằng thực nghiệm rằng các phương pháp luận AI có thể hỗ trợ các phát hiện từ nghiên cứu hành vi con người.
