본 논문은 다중 모달 대규모 언어 모델(LLM)을 자율 주행 로봇에 통합하여, 감각 운동 경험만을 통해 자기 인식 능력을 개발할 수 있는지 여부를 조사한 연구입니다. 연구 결과, 해당 시스템은 견고한 환경 인식, 자기 인식 및 예측 인식을 보여주며, 자신의 로봇적 특성과 움직임 특징을 추론할 수 있음을 확인했습니다. 구조 방정식 모델링을 통해 감각 통합이 자기 인식의 다양한 차원과 과거-현재 기억과의 조정, 그리고 자기 확인을 주도하는 계층적 내부 연관성에 어떻게 영향을 미치는지 밝혔습니다. 감각 입력의 제거 실험을 통해 각 차원에 중요한 모달을 확인하고, 센서 간의 보상적 상호 작용을 보여주었으며, 일관된 추론에서 구조화된 기억과 에피소드 기억의 중요한 역할을 확인했습니다. 이러한 결과는 세계와 자신에 대한 적절한 감각 정보가 주어지면 다중 모달 LLM이 자기 인식을 나타내며, 인공적 구현된 인지 시스템으로의 길을 열어준다는 것을 보여줍니다.
