A Vision for Multisensory Intelligence: Sensing, Synergy, and Science
作者: Paul Pu Liang
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CV
发布日期: 2026-01-08
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出多感官智能研究方向，旨在提升AI对世界的感知、理解与交互能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多感官智能 多模态学习 人机交互 人工智能 感知 协同 跨模态融合
📋 核心要点
- 现有AI主要在文本、视觉和音频等数字模态上发展，缺乏对多感官信息的综合利用。
- 本文提出多感官智能的概念，强调通过感知、科学和协同三个主题来提升AI的感知和交互能力。
- 该研究旨在连接AI与人类感官，并利用生理、触觉、物理和社会信号等更丰富的输入。
📝 摘要（中文）
本文概述了未来十年多感官人工智能的研究愿景。通过将人工智能与人类感官以及来自生理和触觉线索、家庭、城市和环境中的物理和社会信号相连接，这项新技术可以改变人类和人工智能体验和互动的方式。本文阐述了该领域如何通过感知、科学和协同这三个相互关联的主题来发展。首先，感知方面的研究应该扩展人工智能以更丰富的方式捕捉世界，超越数字媒介。其次，开发一套有原则的科学体系，用于量化多模态异质性和交互，开发统一的建模架构和表示，并理解跨模态迁移。最后，我们提出了新的技术挑战，以学习模态之间以及人类和人工智能之间的协同作用，涵盖多感官整合、对齐、推理、生成、泛化和体验。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人工智能系统主要集中在数字模态（如文本、视觉和音频）的处理上，忽略了人类感知世界的多感官特性。这导致AI在理解复杂环境和与人类自然交互方面存在局限性。现有的方法难以有效地整合和利用来自不同感官通道的信息，缺乏对多模态异质性和交互的深入理解。
核心思路：本文的核心思路是构建一个多感官智能系统，该系统能够像人类一样，通过多种感官通道（包括视觉、听觉、触觉等）感知世界，并能够有效地整合和利用这些信息进行推理、决策和交互。这种设计旨在弥合AI与人类感知之间的差距，使AI能够更好地理解和适应真实世界的复杂性。
技术框架：多感官智能的研究框架包含三个主要组成部分：感知（Sensing）、科学（Science）和协同（Synergy）。感知侧重于扩展AI捕捉世界的方式，超越传统的数字媒介，例如通过新的传感器技术获取更丰富的生理和环境信息。科学侧重于建立一套理论体系，用于量化多模态数据的异质性和交互关系，并开发统一的建模架构和表示方法。协同侧重于研究模态之间以及人类与AI之间的协同作用，包括多感官整合、对齐、推理、生成、泛化和体验等方面。
关键创新：该研究的关键创新在于提出了一个全面的多感官智能研究愿景，并将其分解为感知、科学和协同三个相互关联的主题。这种框架性的思考方式有助于指导未来的研究方向，并促进多模态人工智能领域的整体发展。此外，强调了人类与AI之间的协同作用，这对于构建真正智能和可信赖的AI系统至关重要。
关键设计：具体的模型架构和技术细节在本文中没有详细描述，因为这是一篇愿景性的论文。未来的研究可能会涉及各种技术，例如：多模态融合模型（如Transformer-based模型）、跨模态对齐算法、基于生理信号的情感识别模型、以及用于生成多感官体验的生成模型。损失函数的设计需要考虑不同模态之间的相关性和互补性，网络结构的设计需要能够有效地捕捉多模态数据中的复杂交互关系。
📊 实验亮点
由于是愿景性论文，没有具体的实验结果。但该论文附带了MIT Media Lab多感官智能小组的最新进展项目、资源和演示，展示了多感官智能在各个领域的潜力。这些项目包括多模态情感识别、基于生理信号的健康监测、以及用于生成沉浸式体验的虚拟现实系统等。
🎯 应用场景
多感官智能具有广泛的应用前景，包括：人机交互、智能家居、医疗健康、自动驾驶、机器人等领域。例如，在人机交互中，AI可以通过分析用户的语音、表情和姿态来更准确地理解用户的意图。在医疗健康领域，AI可以通过分析生理信号和医学影像来辅助医生进行诊断和治疗。在智能家居领域，AI可以通过感知环境中的声音、光线和温度来自动调节家居设备。
📄 摘要（原文）
Our experience of the world is multisensory, spanning a synthesis of language, sight, sound, touch, taste, and smell. Yet, artificial intelligence has primarily advanced in digital modalities like text, vision, and audio. This paper outlines a research vision for multisensory artificial intelligence over the next decade. This new set of technologies can change how humans and AI experience and interact with one another, by connecting AI to the human senses and a rich spectrum of signals from physiological and tactile cues on the body, to physical and social signals in homes, cities, and the environment. We outline how this field must advance through three interrelated themes of sensing, science, and synergy. Firstly, research in sensing should extend how AI captures the world in richer ways beyond the digital medium. Secondly, developing a principled science for quantifying multimodal heterogeneity and interactions, developing unified modeling architectures and representations, and understanding cross-modal transfer. Finally, we present new technical challenges to learn synergy between modalities and between humans and AI, covering multisensory integration, alignment, reasoning, generation, generalization, and experience. Accompanying this vision paper are a series of projects, resources, and demos of latest advances from the Multisensory Intelligence group at the MIT Media Lab, see https://mit-mi.github.io/.