AI Should Sense Better, Not Just Scale Bigger: Adaptive Sensing as a Paradigm Shift
作者: Eunsu Baek, Keondo Park, Jeonggil Ko, Min-hwan Oh, Taesik Gong, Hyung-Sin Kim
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-07-10 (更新: 2025-11-29)
备注: Published in NeurIPS 2025 (Position Paper Track)
💡 一句话要点
提出自适应感知范式，通过动态调整传感器参数提升AI系统的效率、鲁棒性和公平性。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自适应感知 传感器优化 鲁棒性 可持续AI 公平性 生物启发 动态调整
📋 核心要点
- 现有AI模型依赖大规模数据和模型扩展，导致高昂的环境、经济和伦理成本，限制了可持续性和公平性。
- 借鉴生物感觉系统，提出自适应感知范式，通过动态调整传感器参数来优化输入，提升系统效率和鲁棒性。
- 实验表明，采用自适应感知的轻量级模型性能超越了使用更多资源训练的大型模型，验证了该方法的有效性。
📝 摘要（中文）
当前人工智能的进步主要依赖于扩展神经模型和训练数据集，以实现泛化和鲁棒性。然而，这种模式带来了显著的环境、经济和伦理成本，限制了可持续性和公平的可访问性。受到生物感觉系统的启发——生物感觉系统在输入端动态地进行适应（例如，调整瞳孔大小，重新聚焦视觉）——我们提倡自适应感知作为一种必要且基础的转变。自适应感知主动地在输入层调节传感器参数（例如，曝光、灵敏度、多模态配置），从而显著减轻协变量偏移并提高效率。来自最近研究的经验证据表明，自适应感知使小型模型（例如，EfficientNet-B0）能够超越使用更多数据和计算资源训练的更大的模型（例如，OpenCLIP-H）。我们（i）概述了将自适应感知广泛集成到现实世界应用（包括人形机器人、医疗保健、自动驾驶系统、农业和环境监测）的路线图，（ii）批判性地评估了技术和伦理集成挑战，以及（iii）提出了有针对性的研究方向，例如标准化基准、实时自适应算法、多模态集成和保护隐私的方法。总的来说，这些努力旨在推动人工智能社区朝着可持续、鲁棒和公平的人工智能系统发展。
🔬 方法详解
问题定义：现有AI系统过度依赖模型规模和数据量，忽略了输入端的优化，导致资源消耗巨大，且对数据分布变化敏感。现有方法难以兼顾效率、鲁棒性和公平性。
核心思路：模仿生物感觉系统的自适应机制，在传感器层面进行动态调整，主动适应环境变化，从而减少对大规模数据和模型的依赖。通过优化输入质量，降低下游任务的难度，提升模型的泛化能力和效率。
技术框架：该论文主要提出了一种范式转变的思路，并没有提供一个具体的算法框架。但其核心在于一个闭环的自适应控制系统，包括以下几个关键模块：1. 感知模块：负责获取环境信息。2. 决策模块：基于感知信息，决定如何调整传感器参数。3. 控制模块：执行决策，调整传感器参数，如曝光时间、灵敏度等。4. 模型推理模块：使用调整后的传感器数据进行推理。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了“自适应感知”这一概念，强调在输入端进行优化，而非仅仅依赖于扩大模型规模和数据集。这种范式转变有望解决现有AI系统面临的可持续性、鲁棒性和公平性问题。
关键设计：论文中并未给出具体的算法设计细节，而是提出了未来研究方向，包括：1. 标准化基准：用于评估自适应感知算法的性能。2. 实时自适应算法：能够在实际应用中快速调整传感器参数。3. 多模态集成：将多种传感器信息融合，实现更全面的环境感知。4. 保护隐私的方法：确保在自适应感知过程中不泄露敏感信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文引用了现有研究的实验结果，表明采用自适应感知的轻量级模型（如EfficientNet-B0）能够超越使用更多数据和计算资源训练的大型模型（如OpenCLIP-H）。虽然没有给出具体的数值提升，但强调了自适应感知在提升模型效率方面的巨大潜力。
🎯 应用场景
自适应感知技术具有广泛的应用前景，包括人形机器人（提升环境适应能力）、医疗保健（优化医学影像质量）、自动驾驶系统（增强恶劣天气下的感知能力）、农业（精准作物监测）和环境监测（高效数据采集）。该技术有望推动AI系统在资源受限场景下的应用，并促进AI技术的普及。
📄 摘要（原文）
Current AI advances largely rely on scaling neural models and expanding training datasets to achieve generalization and robustness. Despite notable successes, this paradigm incurs significant environmental, economic, and ethical costs, limiting sustainability and equitable access. Inspired by biological sensory systems, where adaptation occurs dynamically at the input (e.g., adjusting pupil size, refocusing vision)--we advocate for adaptive sensing as a necessary and foundational shift. Adaptive sensing proactively modulates sensor parameters (e.g., exposure, sensitivity, multimodal configurations) at the input level, significantly mitigating covariate shifts and improving efficiency. Empirical evidence from recent studies demonstrates that adaptive sensing enables small models (e.g., EfficientNet-B0) to surpass substantially larger models (e.g., OpenCLIP-H) trained with significantly more data and compute. We (i) outline a roadmap for broadly integrating adaptive sensing into real-world applications spanning humanoid, healthcare, autonomous systems, agriculture, and environmental monitoring, (ii) critically assess technical and ethical integration challenges, and (iii) propose targeted research directions, such as standardized benchmarks, real-time adaptive algorithms, multimodal integration, and privacy-preserving methods. Collectively, these efforts aim to transition the AI community toward sustainable, robust, and equitable artificial intelligence systems.