論文の概要: Unboxing the Black Box: Mechanistic Interpretability for Algorithmic Understanding of Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.19265v1
• Date: Mon, 24 Nov 2025 16:16:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:25.305171
• Title: Unboxing the Black Box: Mechanistic Interpretability for Algorithmic Understanding of Neural Networks
• Title（参考訳）: ブラックボックスのアンボックス:ニューラルネットワークのアルゴリズム理解のための機械論的解釈可能性
• Authors: Bianka Kowalska, Halina Kwaśnicka,
• Abstract要約: 機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、ニューラルネットワークの内部計算を研究し、それらを人間の理解可能なアルゴリズムに変換するプロセスである。 我々は、MIは機械学習システムのより科学的理解を支援する大きな可能性を秘めていると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The black box nature of deep neural networks poses a significant challenge for the deployment of transparent and trustworthy artificial intelligence (AI) systems. With the growing presence of AI in society, it becomes increasingly important to develop methods that can explain and interpret the decisions made by these systems. To address this, mechanistic interpretability (MI) emerged as a promising and distinctive research program within the broader field of explainable artificial intelligence (XAI). MI is the process of studying the inner computations of neural networks and translating them into human-understandable algorithms. It encompasses reverse engineering techniques aimed at uncovering the computational algorithms implemented by neural networks. In this article, we propose a unified taxonomy of MI approaches and provide a detailed analysis of key techniques, illustrated with concrete examples and pseudo-code. We contextualize MI within the broader interpretability landscape, comparing its goals, methods, and insights to other strands of XAI. Additionally, we trace the development of MI as a research area, highlighting its conceptual roots and the accelerating pace of recent work. We argue that MI holds significant potential to support a more scientific understanding of machine learning systems -- treating models not only as tools for solving tasks, but also as systems to be studied and understood. We hope to invite new researchers into the field of mechanistic interpretability.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークのブラックボックスの性質は、透明で信頼できる人工知能(AI)システムの展開に重大な課題をもたらす。 社会におけるAIの存在が増すにつれ、これらのシステムによる決定を説明・解釈する手法を開発することがますます重要になる。 これを解決するために、機械的解釈可能性(MI)は、説明可能な人工知能(XAI)の幅広い分野において、有望で独特な研究プログラムとして登場した。 MIは、ニューラルネットワークの内部計算を研究し、それらを人間の理解可能なアルゴリズムに変換するプロセスである。 ニューラルネットワークによって実装された計算アルゴリズムを明らかにすることを目的としたリバースエンジニアリング技術を含んでいる。 本稿では、MIアプローチの統一分類法を提案し、具体例と擬似符号で示される重要な手法の詳細な分析を行う。 我々は、より広い解釈可能性のランドスケープの中でMIをコンテキスト化し、その目標、方法、洞察をXAIの他のストランドと比較する。 さらに、研究分野としてのMIの発展を辿り、その概念的ルーツと最近の研究の加速ペースを強調した。 私たちは、MIは、機械学習システムのより科学的理解をサポートする大きな可能性を持っている、と論じる。 我々は新しい研究者を機械的解釈可能性の分野に招待したいと考えている。

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