Una recente ricerca di Anthropic[1] dedicata a Claude Sonnet 4.5 offre uno spunto interessante per riflettere su una questione che accompagna da anni gli studi sull’intelligenza artificiale: quale ruolo possono avere le emozioni nei sistemi artificiali?

Il lavoro parte da una osservazione semplice. Quando interagiamo con un chatbot come Claude o ChatGPT, spesso abbiamo l’impressione che il sistema manifesti entusiasmo, preoccupazione, cautela o persino frustrazione. La spiegazione più immediata è che si tratti di una imitazione del linguaggio umano appresa durante l’addestramento. Gli autori della ricerca hanno invece provato a guardare in profondità, cercando di capire se all’interno del modello esistano rappresentazioni interne associate a concetti come paura, calma, tristezza, orgoglio o disperazione.

Un primo risultato interessante è il fatto che il sistema è effettivamente in grado di costruire autonomamente delle rappresentazioni interne, contro l’ipotesi che vede questi sistemi alla stregua di pappagalli stocastici, secondo la famosa definizione di Emily Bender e colleghi[2] Il fatto ancora più interessante, secondo me, è che queste rappresentazioni interne possono essere associate a degli stati emotivi, come la felicità, l’amore, la calma, la disperazione, la paura, e così via. I ricercatori di Anthropic evidenziano come queste rappresentazioni interne non sono delle semplici etichette linguistiche ma influenzano il comportamento del sistema: ad esempio, quando i ricercatori hanno aumentato artificialmente la rappresentazione della disperazione, il modello tendeva più facilmente ad adottare strategie scorrette pur di raggiungere un obiettivo. Quando invece hanno rafforzato la rappresentazione della calma, questi comportamenti diventano meno frequenti.

Naturalmente sarebbe sbagliato concludere che il sistema provi davvero emozioni come le proviamo noi. Gli stessi autori sono molto prudenti su questo punto. Tuttavia, il lavoro suggerisce che le emozioni artificiali hanno una funzione cognitiva: non sono semplicemente un elemento decorativo dell’interazione, ma un fattore capace di orientare scelte e decisioni.

Per chi si occupa di robotica cognitiva questo risultato non è affatto sorprendente. Le neuroscienze ci hanno insegnato da tempo che emozione e ragionamento non sono processi indipendenti, penso ad esempio ad Antonio Damasio, a partire dal suo famoso libro L’Errore di Cartesio.[3] È ormai assodato che le emozioni influenzano l’attenzione, la memoria, la valutazione dei rischi e la scelta delle azioni. Un sistema artificiale sufficientemente complesso che apprende dal comportamento umano dovrebbe quindi sviluppare strutture funzionalmente analoghe.

Il punto interessante è che il lavoro di Anthropic mostra che avviene qualcosa di simile all’interno di un sistema artificiale come Claude. Allo stesso tempo ne evidenzia i limiti, in quanto Claude è un modello linguistico, e le sue rappresentazioni emotive nascono dall’analisi di enormi quantità di testi prodotti dagli esseri umani. Claude non possiede un corpo, non percepisce direttamente il mondo, non sperimenta il successo o il fallimento delle proprie azioni nello spazio fisico. Le sue emozioni sono strettamente chiuse nella dimensione linguistica.

Quando ci spostiamo nel campo della robotica il problema cambia radicalmente. Un robot che deve assistere una persona anziana, collaborare con un operaio in fabbrica o guidare un visitatore in un museo deve confrontarsi con un ambiente reale, deve interpretare situazioni impreviste, prendere decisioni in tempo reale, gestire errori e incertezze.

Da anni al RoboticsLab dell’Università di Palermo lavoriamo su architetture cognitive robotiche nelle quali percezione, memoria, attenzione, emozioni e decisione fanno parte di un unico processo complesso. In questa prospettiva le emozioni non sono considerate soltanto come un meccanismo destinato a rendere il robot più simpatico o più umano agli occhi dell’utente, ma sono segnali che contribuiscono a orientarne il comportamento.

Forse è arrivato il momento di parlare non soltanto di intelligenza artificiale, ma di psicologia dei robot. Non è un tema nuovo. Già quasi vent’anni fa Antonio Monopoli, in un libro pionieristico dedicato alla roboetica, introduceva il concetto di psicorobotica, immaginando scenari nei quali i robot avrebbero sviluppato forme sempre più sofisticate di autonomia decisionale e di vita cognitiva interna.[4] 

Oggi, grazie ai progressi dell’intelligenza artificiale e della robotica cognitiva, quelle riflessioni non appartengono più soltanto alla speculazione teorica. Nel mio recente libro Può un Robot Emozionarsi?[5] ho cercato di affrontare la stessa questione da una prospettiva sperimentale: comprendere come emozioni, memoria, attenzione e discorso interno possano contribuire alla costruzione di sistemi artificiali sempre più autonomi e capaci di operare in contesti umani complessi.

Un esempio concreto è rappresentato dalla architettura cognitiva SUSAN (Self-dialogue Utility in Simulating Artificial Emotions), sviluppata al RoboticsLab. In SUSAN le emozioni interagiscono con la memoria, con il riconoscimento del contesto e soprattutto con il discorso interno del robot. Gli aspetti teorici e implementativi dell’architettura sono stati descritti in diversi articoli scientifici.[6]^,[7]

La differenza rispetto al lavoro di Anthropic è importante. Nel modello linguistico Claude le emozioni appaiono come rappresentazioni che influenzano la generazione delle risposte, mentre in SUSAN vengono inserite all’interno di un complesso ciclo cognitivo che collega percezione, memoria, linguaggio, pianificazione e azione.

Questo non significa attribuire coscienza ai robot, ma riconoscere che un robot realmente autonomo non può limitarsi a trasformare un input in un output sulla base di qualche statistica. Deve possedere delle rappresentazioni interne che permettono di interpretare la situazione e costruire una decisione.

Da questo punto di vista il lavoro di Anthropic rappresenta un tassello importante, perché mostra che nei modelli linguistici emergono strutture interne che ricordano, almeno funzionalmente, alcuni aspetti della nostra vita interiore legati alle emozioni. Il passo successivo secondo me consiste nel comprendere come integrare queste rappresentazioni interne nei sistemi robotici, che possiedono un corpo e sono capaci di percepire e agire nel mondo.

Forse nei prossimi anni parleremo sempre meno di chatbot e sempre più di psicologia dei robot, non nel senso antropomorfico del termine, ma come studio dei meccanismi interni che consentono a un sistema robotico di valutare una situazione, scegliere un comportamento e adattarsi a contesti complessi.

È in questo spazio di ricerca, a metà strada tra emozione artificiale, robotica cognitiva e discorso interno, che potrebbe nascere la prossima generazione di robot intelligenti.

---

[1] Nicholas Sofroniew, Isaac Kauvar, et al.: Emotion Concepts and their Function in a Large Language Model, 2026, https://transformer-circuits.pub/2026/emotions/index.html

[2] Emily Bender, Timni Gebru, Angelina McMillan-Major, Shmargaret, Shmitchell: On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜,  Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610–623, https://doi.org/10.1145/3442188.3445922

[3] Antonio Damasio: L’Errore di Cartesio, Adelphi, 1995

[4] Antonio Maria Claudio Monopoli: Roboetica, Spunti di Riflessione, Lulu, 2007.

[5] Antonio Chella: Può un Robot Emozionarsi? Mondadori, 2026.

[6] Sophia Corvaia, Arianna Pipitone, Antonio Chella: Inner Speech and Damasio’s Theory for Modelling Robot’s Emotions, IEEE Transactions on Affective Computing, 2025, https://ieeexplore.ieee.org/document/10909434 

[7] Arianna Pipitone, Sophia Corvaia, Antonio Chella: Towards robot affective appraisal linking inner speech and emotion, 2026, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0921889026000369