Position: Olfaction Standardization is Essential for the Advancement of Embodied Artificial Intelligence
作者: Kordel K. France, Rohith Peddi, Nik Dennler, Ovidiu Daescu
分类: cs.AI, cs.RO
发布日期: 2025-05-31
💡 一句话要点
呼吁AI领域重视嗅觉标准化，促进具身人工智能发展
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 嗅觉感知 具身人工智能 多模态融合 标准化 机器人
📋 核心要点
- 现有AI系统在视觉、听觉和语言方面取得了显著进展，但忽略了嗅觉这一重要的感觉模式，导致对人类认知的表征不完整。
- 论文呼吁AI社区重视嗅觉研究，通过跨学科合作，建立标准化的嗅觉基准和多模态数据集，促进机器对人类环境的理解和交互。
- 论文强调，将嗅觉纳入AI系统不仅是为了科学的完整性，更是为了构建符合伦理、全面理解人类经验的AI。
📝 摘要（中文）
尽管人工智能取得了非凡的进步，但现代系统仍然是不完整的人类认知表征。视觉、听觉和语言由于有明确的基准、标准化的数据集和共识驱动的科学基础而受到了过多的关注。相比之下，嗅觉——一种高带宽、进化上至关重要的感觉——在很大程度上被忽视了。这种遗漏在构建真正具身和符合伦理的超人类智能方面存在根本性的差距。我们认为，将嗅觉感知排除在AI架构之外并非由于不相关，而是由于结构性挑战：未解决的嗅觉科学理论、异构的传感器技术、缺乏标准化的嗅觉数据集、缺乏面向AI的基准以及难以评估亚感知信号处理。尽管嗅觉与生物系统中的记忆、情感和情境推理紧密相关，但这些障碍阻碍了机器嗅觉的发展。在这篇立场文件中，我们断言，要朝着通用和具身智能取得有意义的进展，需要AI社区对嗅觉研究进行认真的投资。我们呼吁跨学科合作——跨越神经科学、机器人、机器学习和伦理学——以形式化嗅觉基准，开发多模态数据集，并定义机器理解、导航和在人类环境中行动所需的感官能力。将嗅觉视为核心模式不仅对于科学的完整性至关重要，而且对于构建在人类经验的全部范围内具有伦理基础的AI系统至关重要。
🔬 方法详解
问题定义：当前人工智能系统对人类感知的模拟存在偏差，过度关注视觉、听觉和语言，而忽略了嗅觉这一重要的感觉通道。现有方法在嗅觉感知方面面临诸多挑战，包括缺乏统一的科学理论、传感器技术不成熟、数据集匮乏以及评估标准缺失等。这些问题阻碍了机器嗅觉的发展，限制了AI系统对环境和人类行为的全面理解。
核心思路：论文的核心思路是强调嗅觉在具身人工智能发展中的重要性，并呼吁AI社区重视嗅觉研究。通过跨学科合作，建立标准化的嗅觉基准和多模态数据集，为机器提供理解、导航和在人类环境中行动所需的嗅觉感知能力。这种方法旨在弥补现有AI系统在感知能力上的不足，使其更接近人类的认知水平。
技术框架：论文并未提出具体的算法或模型，而是一个高屋建瓴的倡议。其技术框架可以理解为：1）建立跨学科合作机制，连接神经科学、机器人、机器学习和伦理学等领域；2）制定统一的嗅觉基准，用于评估机器嗅觉系统的性能；3）构建多模态数据集，包含视觉、听觉、语言和嗅觉等多种感官信息；4）开发相应的信号处理和机器学习算法，用于从嗅觉数据中提取有用的信息。
关键创新：论文的关键创新在于其前瞻性的视角，即认识到嗅觉在具身人工智能发展中的重要性。它打破了传统AI研究的局限，将嗅觉这一长期被忽视的感觉通道纳入考虑范围。这种创新性的观点有望推动AI领域的研究方向转变，促进更全面、更智能的AI系统的发展。
关键设计：由于论文主要是一个立场文件，因此没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。未来的研究需要针对具体的嗅觉感知任务，设计相应的算法和模型，并进行实验验证。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于该论文为立场性文章，主要在于提出观点和呼吁，因此没有具体的实验结果。其亮点在于强调了嗅觉在AI领域的重要性，并指出了当前研究的不足之处，为未来的研究方向提供了指导。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括：环境监测（检测有害气体泄漏）、医疗诊断（通过气味识别疾病）、食品安全（检测食品腐败变质）、机器人导航（利用气味进行定位和路径规划）以及情感计算（识别和理解人类情绪）。未来，具备嗅觉能力的AI系统将能够更好地理解和适应人类环境，为人们的生活带来便利和安全。
📄 摘要（原文）
Despite extraordinary progress in artificial intelligence (AI), modern systems remain incomplete representations of human cognition. Vision, audition, and language have received disproportionate attention due to well-defined benchmarks, standardized datasets, and consensus-driven scientific foundations. In contrast, olfaction - a high-bandwidth, evolutionarily critical sense - has been largely overlooked. This omission presents a foundational gap in the construction of truly embodied and ethically aligned super-human intelligence. We argue that the exclusion of olfactory perception from AI architectures is not due to irrelevance but to structural challenges: unresolved scientific theories of smell, heterogeneous sensor technologies, lack of standardized olfactory datasets, absence of AI-oriented benchmarks, and difficulty in evaluating sub-perceptual signal processing. These obstacles have hindered the development of machine olfaction despite its tight coupling with memory, emotion, and contextual reasoning in biological systems. In this position paper, we assert that meaningful progress toward general and embodied intelligence requires serious investment in olfactory research by the AI community. We call for cross-disciplinary collaboration - spanning neuroscience, robotics, machine learning, and ethics - to formalize olfactory benchmarks, develop multimodal datasets, and define the sensory capabilities necessary for machines to understand, navigate, and act within human environments. Recognizing olfaction as a core modality is essential not only for scientific completeness, but for building AI systems that are ethically grounded in the full scope of the human experience.