Interoceptive machine framework: Toward interoception-inspired regulatory architectures in artificial intelligence
作者: Diego Candia-Rivera
分类: cs.AI
发布日期: 2026-04-27
💡 一句话要点
提出基于内感受的机器框架，旨在提升人工智能的自适应自主性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 内感受 具身人工智能 自适应自主性 内部状态调节 稳态 异态 人机交互 机器人
📋 核心要点
- 现有AI系统在复杂动态环境中缺乏有效的内部状态调节机制，导致适应性和鲁棒性不足。
- 内感受机器框架借鉴生物内感受机制，通过稳态、异态和具身三个原则实现内部状态的自适应调节。
- 该框架旨在提升AI系统的决策能力、不确定性处理能力和交互策略，尤其是在不确定和动态的环境中。
📝 摘要（中文）
本综述提出了一个基于内感受和具身人工智能的集成框架——内感受机器框架，该框架将生物学启发的内部状态调节原则转化为用于自适应自主性的计算架构。内感受被认为是内部信号的监控、整合和调节，已被证明与理解生物系统中的适应性行为相关。该框架将内感受的贡献组织成三个功能原则：稳态、异态和具身，每个原则都与不同的计算角色相关：内部生存能力调节、基于预测不确定性的重新评估以及通过交互产生主动数据。这些原则并非旨在作为直接的神经生理学映射，而是作为抽象概念，用于指导设计具有改进的自我调节和上下文敏感行为的人工智能代理。通过将内部状态变量和调节回路嵌入到这些原则中，人工智能系统可以实现更强大的决策、校准的不确定性处理和自适应交互策略，尤其是在不确定和动态环境中。这种方法为能够进行功能性自我调节的代理提供了一条具体且可测试的途径，对人机交互和辅助技术具有直接影响。最终，内感受机器框架为内部状态调节如何增强具身人工智能系统的自主性、适应性和鲁棒性提供了一个统一的视角。
🔬 方法详解
问题定义：现有AI系统在处理复杂、动态和不确定环境时，常常面临适应性和鲁棒性不足的问题。传统的AI架构往往忽视了内部状态的调节，导致系统难以根据自身状态和环境变化做出灵活的决策。现有方法缺乏一种统一的框架，能够将内部状态的监控、整合和调节有效地融入到AI系统的设计中。
核心思路：本论文的核心思路是借鉴生物学中的内感受机制，构建一个名为“内感受机器框架”的计算架构。该框架将内部状态的调节视为AI系统实现自适应自主性的关键。通过模拟生物体内稳态、异态和具身等内感受过程，使AI系统能够更好地监控、整合和调节自身的内部状态，从而提高其在复杂环境中的适应能力。
技术框架：内感受机器框架包含三个主要的功能模块，分别对应内感受的三个原则：稳态模块负责维持内部变量的稳定，例如能量水平或温度；异态模块负责基于预测的不确定性对内部状态进行重新评估，从而应对环境变化；具身模块则通过主动与环境交互来生成数据，从而更好地了解环境并调整内部状态。这些模块之间通过调节回路相互连接，形成一个闭环的控制系统。
关键创新：该框架的关键创新在于将生物学中的内感受机制抽象成可计算的模型，并将其应用于AI系统的设计中。与传统的AI架构相比，内感受机器框架更加注重内部状态的调节，从而使系统能够更好地适应环境变化。此外，该框架还提供了一种统一的视角，将稳态、异态和具身等不同的内感受过程整合到一个整体的架构中。
关键设计：框架的关键设计包括内部状态变量的定义、调节回路的构建以及稳态、异态和具身模块的具体实现。内部状态变量需要根据具体的应用场景进行选择，例如，在机器人控制中，可以包括电池电量、电机温度等。调节回路的设计需要考虑不同模块之间的相互作用，例如，异态模块可以根据环境变化调整稳态模块的目标值。稳态模块可以使用PID控制器等方法来实现，异态模块可以使用贝叶斯推理等方法来实现，具身模块则可以通过强化学习等方法来训练。
📊 实验亮点
论文提出了一个统一的内感受机器框架，并详细阐述了其设计原则和实现方法。虽然论文本身没有提供具体的实验结果，但它为未来研究提供了一个清晰的方向，并为构建更加智能和自适应的AI系统奠定了基础。该框架的提出有望促进人机交互、辅助技术和机器人控制等领域的发展。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人机交互、辅助技术、机器人控制等领域。例如，在辅助技术中，可以利用内感受机器框架设计智能假肢，使其能够根据用户的生理状态和环境变化进行自适应调节。在机器人控制中，可以利用该框架设计更加鲁棒和自主的机器人，使其能够在复杂环境中完成任务。
📄 摘要（原文）
This review proposes an integrative framework grounded on interoception and embodied AI-termed the interoceptive machine framework-that translates biologically inspired principles of internal-state regulation into computational architectures for adaptive autonomy. Interoception, conceived as the monitoring, integration, and regulation of internal signals, has proven relevant for understanding adaptive behavior in biological systems. The proposed framework organizes interoceptive contributions into three functional principles: homeostatic, allostatic, and enactive, each associated with distinct computational roles: internal viability regulation, anticipatory uncertainty-based re-evaluation, and active data generation through interaction. These principles are not intended as direct neurophysiological mappings, but as abstractions that inform the design of artificial agents with improved self-regulation and context-sensitive behavior. By embedding internal state variables and regulatory loops within these principles, AI systems can achieve more robust decision-making, calibrated uncertainty handling, and adaptive interaction strategies, particularly in uncertain and dynamic environments. This approach provides a concrete and testable pathway toward agents capable of functionally grounded self-regulation, with direct implications for human-computer interaction and assistive technologies. Ultimately, the interoceptive machine framework offers a unifying perspective on how internal-state regulation can enhance autonomy, adaptivity, and robustness in embodied AI systems