論文の概要: A Transdiagnostic Space of Disorder Like Phenotypes in Reinforcement Learning Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.07753v1
- Date: Wed, 08 Jul 2026 12:20:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-10 14:45:27.287632
- Title: A Transdiagnostic Space of Disorder Like Phenotypes in Reinforcement Learning Agents
- Title（参考訳）: 強化学習エージェントにおける現象型様障害の経時的空間
- Abstract要約: 評価誘導型PPOエージェントにおける認知評価信号の線量制御可能な操作として,障害モデリングを再現する。
1万回以上の障害が発生し、コントロールが再現されないような、グレードのモノトン線量応答を示す。
また,3つの障害ノブ(抑うつ,依存,不安)が3次元の画素環境(MiniWorld)に転移し,標準的な畳み込み剤と評価的批判がないことを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modelling psychological disorders in artificial agents offers both a testbed for computational psychiatry and a lens on the failure modes of affective control. Prior work induces one or two disorders in a reinforcement learning (RL) agent by hand-tuned reward shaping, labels the behaviour post hoc, and reports single runs. We recast disorder modelling as dose-controllable manipulation of cognitive appraisal signals in an appraisal-guided PPO agent, expressing seven disorders (anxiety, mania, obsessive-compulsive checking, depression, impulsivity, addiction, and post-traumatic stress) each as a single knob grounded in a computational psychiatry account, with each symptom measured by a preregistered assay mapped to a recognised paradigm. Across more than a thousand runs (10 seeds, four controls, 95% confidence intervals) every disorder shows a graded, monotone dose-response that no control reproduces. Beyond these induced effects, three findings emerge that were not written into the reward: the disorders self-organise into a two-dimensional affective space in which mania mirrors anxiety; removing a knob remits reward distortion disorders (mania, checking, addiction) but not avoidance disorders (anxiety, PTSD), which instead recover under a graded exposure curriculum; and two simultaneous knobs interact nonadditively, yielding testable comorbidity predictions. Appraisal weights thus parameterise a controllable space of affective phenotypes in which the same knobs that induce a disorder can model its treatment. We also show that three disorder knobs (depression, addiction, anxiety) transfer to a three-dimensional pixel environment (MiniWorld) with a standard convolutional agent and no appraisal critic, with cross-assay dissociation confirmed across both domains, indicating the framework is not specific to grid worlds or to PPO's appraisal critic.
- Abstract（参考訳）: 人工エージェントにおける心理的障害のモデル化は、コンピュータ精神医学のためのテストベッドと、感情制御の障害モードのレンズの両方を提供する。
先行研究では、手作業による報酬形成による強化学習(RL)エージェントの1つか2つの障害を誘発し、ホック後の行動にラベルをつけ、単一実行を報告している。
評価誘導PPOエージェントにおける認知評価信号の線量制御可能な操作としての障害を再現し,7つの障害 (不安, 不安, 強迫性チェック, 抑うつ, 衝動性, 中毒, 外傷後ストレス) を, それぞれ1つのノブとして表現し, それぞれの症状を, 認知パラダイムにマッピングした事前登録された症状で測定した。
1万回以上のラン(種子10個、コントロール4個、信頼区間95%)で、各障害はグレードされた単調な線量反応を示し、制御は再生しない。
これらの誘発効果の他に、障害は、不安を反映する2次元の感情空間に自己組織化し、ノブを除去することで報酬歪み障害(マニア、チェック、依存)を許容するが、回避障害(不安、PTSD)は回避できない。
評価重みは、障害を誘発する同じノブがその治療をモデル化できる感情表現型の制御可能な空間をパラメータ化する。
また,3つの障害ノブ (抑うつ, 中毒, 不安) が, 標準の畳み込み剤と評価的批判のない3次元の画素環境 (MiniWorld) に移行し, 両領域間でのクロスアッセイ解離が確認された。
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