論文の概要: Mirror-Neuron Patterns in AI Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01885v2
• Date: Wed, 05 Nov 2025 03:04:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.16146
• Title: Mirror-Neuron Patterns in AI Alignment
• Title（参考訳）: AIアライメントにおけるミラー・ニューロンパターン
• Authors: Robyn Wyrick,
• Abstract要約: 本研究では, ニューラルネットワークが生体ミラーニューロンに類似したパターンを発達させることができるかを検討する。 ミラーニューロンは、人間の共感、模倣、社会的認知において重要な役割を果たす。 協調行動を促進するために設計された新しいFrog and Toadゲームフレームワークを用いて,ミラー-ニューロンパターンが出現する条件を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As artificial intelligence (AI) advances toward superhuman capabilities, aligning these systems with human values becomes increasingly critical. Current alignment strategies rely largely on externally specified constraints that may prove insufficient against future super-intelligent AI capable of circumventing top-down controls. This research investigates whether artificial neural networks (ANNs) can develop patterns analogous to biological mirror neurons cells that activate both when performing and observing actions, and how such patterns might contribute to intrinsic alignment in AI. Mirror neurons play a crucial role in empathy, imitation, and social cognition in humans. The study therefore asks: (1) Can simple ANNs develop mirror-neuron patterns? and (2) How might these patterns contribute to ethical and cooperative decision-making in AI systems? Using a novel Frog and Toad game framework designed to promote cooperative behaviors, we identify conditions under which mirror-neuron patterns emerge, evaluate their influence on action circuits, introduce the Checkpoint Mirror Neuron Index (CMNI) to quantify activation strength and consistency, and propose a theoretical framework for further study. Our findings indicate that appropriately scaled model capacities and self/other coupling foster shared neural representations in ANNs similar to biological mirror neurons. These empathy-like circuits support cooperative behavior and suggest that intrinsic motivations modeled through mirror-neuron dynamics could complement existing alignment techniques by embedding empathy-like mechanisms directly within AI architectures.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が超人的能力に向かって進むにつれ、これらのシステムを人間の価値と整合させることがますます重要になっている。 現在のアライメント戦略は、トップダウンコントロールを回避できる未来の超知能AIに対して不十分な、外部指定の制約に大きく依存している。 本研究は, 人工神経回路(ANN)が, 動作と観察の両方を活性化する生体ミラーニューロンに類似したパターンを発達させることができるか, そして, そのパターンがAIの内在的アライメントにどのように寄与するかを検討する。 ミラーニューロンは、人間の共感、模倣、社会的認知において重要な役割を果たす。 1)単純なANNはミラーニューロンパターンを発達させることができるか? そして(2)これらのパターンはAIシステムにおける倫理的・協力的な意思決定にどのように寄与するか? 協調行動を促進するために設計された新しいFrog and Toadゲームフレームワークを用いて、ミラーニューロンパターンが出現する条件を特定し、動作回路への影響を評価し、活性化強度と一貫性を定量化するためのチェックポイントミラーニューロン指数(CMNI)を導入し、さらなる研究のための理論的枠組みを提案する。 生体ミラーニューロンと同様のANNにおいて,適切なスケールのモデル容量と自己結合が共有神経表現を促進することが示唆された。 これらの共感様回路は協調行動をサポートし、ミラー-ニューロンダイナミクスによってモデル化された本質的なモチベーションが、AIアーキテクチャに直接共感様のメカニズムを組み込むことで、既存のアライメントテクニックを補完する可能性があることを示唆している。

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