A Vision for Multisensory Intelligence: Sensing, Synergy, and Science

📄 arXiv: 2601.04563v1 📥 PDF

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 跨模态迁移

📋 核心要点

  1. 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。
  2. 论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构建更智能的AI系统。
  3. 通过连接AI与人类感官及环境信号，实现更丰富的人机交互体验，并提供相关项目、资源和演示。

📝 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连接起来，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，开发一门有原则的科学，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，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：当前人工智能主要集中在数字模态（文本、视觉、音频）上，忽略了人类通过多种感官（语言、视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉）体验世界的本质。现有方法难以有效捕捉和利用多感官信息之间的复杂关系，限制了AI对世界的理解和交互能力。

核心思路：论文的核心思路是发展多感官智能，即让AI能够像人类一样，通过多种感官感知、理解和交互世界。这需要从感知、科学和协同三个方面入手，扩展AI的感知能力，建立多模态建模的科学基础，并促进模态之间以及人与AI之间的协同。

技术框架：多感官智能的技术框架包含三个主要部分：1) 感知 (Sensing)：扩展AI捕捉世界的方式，超越数字媒介，包括生理、触觉、物理和社会信号等。2) 科学 (Science)：建立量化多模态异质性和交互的科学方法，开发统一的建模架构和表示，理解跨模态迁移。3) 协同 (Synergy)：学习模态之间以及人与AI之间的协同，涵盖多感官整合、对齐、推理、生成、泛化和体验。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个全面的多感官智能研究愿景，强调了感知、科学和协同的重要性。与现有方法相比，该愿景更加注重多模态信息的融合和利用，以及人与AI之间的协同交互。它不仅仅关注单一模态的性能提升，而是着眼于构建一个能够像人类一样感知和理解世界的智能系统。

关键设计：论文并未提供具体的算法或模型细节，而是在宏观层面提出了多感官智能的研究方向和关键挑战。未来的研究需要在以下方面进行深入探索：1) 如何设计有效的多模态融合方法，将来自不同感官的信息进行整合和对齐。2) 如何建立统一的多模态表示学习框架，学习跨模态的共享表示。3) 如何设计人机协同交互界面，实现更加自然和高效的人机交互。

📊 实验亮点

由于是愿景性论文，因此没有具体的实验结果。论文亮点在于提出了多感官智能这一新的研究方向，并概述了该领域未来发展的关键挑战和机遇。MIT Media Lab的多感官智能小组提供了一系列项目、资源和演示，展示了该领域最新的进展，为后续研究提供了参考。

🎯 应用场景

多感官智能具有广泛的应用前景，例如：智能家居（通过视觉、听觉和触觉感知用户需求）、医疗健康（通过生理信号和语言进行诊断和治疗）、机器人（通过多感官信息进行环境感知和任务执行）、教育（提供个性化的多感官学习体验）等。该研究将推动人机交互方式的变革，使AI能够更好地理解人类意图，并提供更加智能和个性化的服务。

📄 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/.