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AIDB Daily Papers

鏡よ鏡、私は誰? VLMエージェントは自己を認識できるのか

原題: Mirror, Mirror on the Wall: Can VLM Agents Tell Who They Are at All?
著者: Filippo Ziliotto, Ciro Beneduce, Bruno Lepri, Luciano Serafini, Massimiliano Luca, Tommaso Campari
公開日: 2026-05-09 | 分野: ロボティクス コンピュータビジョン AI 3D シミュレーション 自然言語処理 VLM cs.AI cs.CY AIエージェント

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 本研究では、3D環境でVLMエージェントが鏡像から自身の身体属性を推測し、自己認識能力を持つかを評価した。
  • 自己認識能力は、鏡の有無や遮蔽などの制御された条件下で、エージェントが鏡像を自己のものとして正しく認識できるかで測られる。
  • 実験の結果、より強力なVLMエージェントは鏡像から行動に必要な情報を抽出できたが、弱いモデルは自己関連情報を抽出できず、自己と他者を誤認する傾向があった。

Abstract

In the animal kingdom, mirror self-recognition is a canonical probe of higher-order cognition, emerging only in some species. We ask whether an analogous functional capability emerges in embodied vision-language model (VLM) agents: can they recognize themselves in a mirror? We introduce a controlled 3D benchmark where a first-person VLM agent must infer a hidden body attribute from its reflection and select the matching target, while avoiding self-other misattribution. To separate mirror-grounded self-identification from shortcuts, we test mirror removal, misleading cues, and occluded reflections. We also evaluate the decision process through mirror seeking, temporal ordering, self-attribution, and reasoning-action consistency. Our experiments show that mirror-based self-identification emerges mainly in stronger VLMs. These models can use reflected evidence for action, whereas weaker models often inspect the mirror but fail to extract self-relevant information or misattribute their reflection. Language-vision conflict further shows that self-referential language alone is not evidence of grounded self-identification. Overall, mirror-based evaluation provides a diagnostic for whether embodied self-grounding is causally rooted in perception and action rather than priors, prompt compliance, or confabulation.

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