The A–B Robotic Ego Architecture: An Embedded Identity, Affect, and Intuition Layer in a Persistent Cognitive System
The A–B robotic ego architecture defines a system-native, embedded two-layer model for artificial general intelligence. A denotes the entire complex cognitive architecture: a persistent virtual state space, long-term memory and continuity, world and self-models, active planning, continual learning, multimodal perception and action, and evidence-sensitive inference. B is A's outer, implicit subsystem: the robotic ego. B maintains name-bound self-identity, instinctive character, affective memory, intuition, implicit preferences, and query-independent background synthesis. A handles representations tagged as facts; B compresses statistical essences of experience from its own event history. Bidirectional coupling integrates the system's explicit and implicit continuity into a single, stable mode of operation with a coherent character. Az A–B robotikai ego architektúra rendszer-natív, beágyazott kétrétegű modellt határoz meg általános mesterséges intelligenciához. Az A jelöli az egész komplex kognitív architektúrát: tartós virtuális állapottér, hosszú távú memória és folytonosság, világ- és önmodell, aktív tervezés, folyamatos tanulás, multimodális érzékelés és cselekvés, valamint bizonyítékérzékeny következtetés. B az A külső, implicit alrendszere, a robotikai ego. B névhez kötött önazonosságot, ösztönös karaktert, affektív memóriát, intuíciót, implicit preferenciákat és lekérdezés nélküli háttérszintézist tart fenn. Az A tényként címkézett reprezentációkat kezel; B a saját eseménytörténetéből sűrített, statisztikai tapasztalati esszenciákat. A kétirányú csatolás a rendszer explicit és implicit folytonosságát egyetlen, stabil, karakteres működéssé rendezi.
Authors
- Omri Bankuti (ORCID: https://orcid.org/0009-0002-0246-7563)
Publication Details
- Journal
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
- Published
- 2026-07-27
- DOI
- https://doi.org/10.5281/zenodo.21626454
- Primary Topic
- Psychiatry, Mental Health, Neuroscience
- Type
- article
- Field-Weighted Citation Impact
- 0.00