人工智能與心理學研究的融合發展

朱艷敏 王亞莉

摘要：2017年國務院頒布了35號文件《新一代人工智能發展規劃》，文件指出我國到2030年，人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。新時代，心理學與互聯網、大數據、神經網絡、腦科學相融合，人工智能心理與行為研究或者認知智能的研究被提升至國家戰略高度。自人工智能誕生以來，心理學和人工智能的融合已有半個多世紀的發展歷程。心理學和人工智能的融合，為心理學提供了數據分析工具和算法應用程序，也成為人工智能的重要發展方向之一。

關鍵詞：人工智能 心理學 融合發展

• 人工智能及其學科的誕生

人工智能簡稱AI，是世界三大頂尖技術之一。人類通過研究和使用人工智能完成人類智力或者體力完成的事，甚至研究如何通過使用人工智能完成人類難以完成的事。人工智能的產生及發展具有短暫的歷史，但是自誕生起尤其是近年來呈現迅猛發展的態勢，已經被逐步應用于生活的方方面面。

人工智能的誕生也有其機緣巧合。1950年，圖靈發表論文《計算機器與智能》，并提出了著名的“圖靈測試”，即人與機器展開對話，如果不能被辨別其機器身份，那么這臺機器就是智能的。同年10月，圖靈發表論文《機器能思考嗎》，這一具有前瞻性的理論也讓圖靈成為公認的“人工智能之父”，對后世影響深遠。1956年，在達特默思會議上，紐威爾和西蒙等人針對機器具有人工智能的可行性進行了商討，在這次會議的文件中首次提出了“人工智能”，這個學科便應運而生。西蒙作為著名的心理學家，將人工智能和心理學結合起來，為人工智能與心理學的融合即認知智能心理學的發展奠定了基礎。

二、人工智能與心理學研究的融合發展歷程

在2017年國務院頒發的通知《新一代人工智能發展規劃》中還指出要開展跨學科探索性研究，推動人工智能與心理學、社會學等相關基礎學科的交叉融合。從時間維度可以將人工智能與心理學知識體系的融合發展分為四個階段：第一階段，二十世紀五十年代，圖靈和米勒等人對機器認知與學習等進行了概念性初探；第二階段，二十世紀70-90年代，紐厄爾、西蒙和萊爾德等人在模塊記憶和層級分析的基礎上對人工智能信息處理模型進行了系統性構建；第三階段，二十世紀初，融合神經生理學的降維數據信息認知理論的發展；第四階段，興起了人工智能貝葉斯大腦與深度學習理論。

在這幾十年的發展歷程中，人工智能與心理學不斷融合發展，從最簡單的人工智能符號處理系統升級到如今的腦神經系統，學者們力圖找到一套可以統攝人工智能知與行為認知統一理論。

三、人工智能與心理學研究的關系

1、心理學為人工智能提供方向指引

早在1958年卡耐基梅隆大學教授紐厄爾與西蒙就曾明確指出：心理學是人類解決問題的行為基礎，同時也是人工智能認知行為理論發展的根基。如果說心理學研究的是人類的智能，而人工智能研究的是如何模擬人類的智能。要想讓機器具有人工智能，能夠模擬人有理解、識別和解決問題的能力，就要需要向機器輸入知識，在充分總結規律的基礎上，建立心理模型，并在機器上模擬，最終使機器表現出智能的行為。讓機器具有知識是機器具有人工智能的前提。人工智能與多門學科相融合，形成不同的分支和發展方向。而人工智能與心理學相融合就是其中之一。就目前人工智能的發展現狀來看，人類智能中直覺思維層面和簡單重復動作此類較為基礎的部分已經被人工智能很好的模擬；人類智能中邏輯思維層面和復雜連續動作等具備一定復雜性中等部分被人工智能初步模擬但不夠完全，不夠成熟；人類智能中辯證思維層面和高難度、高精度動作這類具有社會性的高級部分還不能被人工智能模擬。此外人類心理中的意識與自我意識、情緒情感、人格等人類自己還尚未探究清楚的部分，人工智能更無法得之精髓。整體來看，從人類智能已能夠被人工智能模擬的部分，到人類智能未完全被人工智能模擬的部分，再到人類智能尚不能被人工智能模擬的部分，這種層次的不斷上升體現了人類智能或人類心理從簡單到復雜，從基礎到高級，從物質性到社會性的不同層次，人類的心理和智能同時具備著這些不同層次的特性，是其高度綜合。

2、人工智能為認知智能心理學提供技術支撐

心理學是研究人的心理和行為的一門科學。1860年費希納出版了《心理物理學綱要》，奠定了心理學的實驗基礎，并在韋伯定律的基礎上提出了費希納定律：S=K·lgR，提出了心理現象的定量研究方法，首次將人的心理現象量化的表達出來；1879年馮特在萊比錫大學創辦第一個心理研究實驗室，實驗心理學這門學科得以誕生。在心理學的發展過程中，數據的統計和分析在心理學的研究和發展就更加重要。數據的支撐能夠更好地證明實驗的信度，也能促進理論的效度。然而，隨著實驗樣本統計數量的增加，實驗精確度要求的不斷提高，統計學中傳統的概率、方差分析等方法已經不能滿足數據統計和分析的需求，這就對數據統計和分析方法也提出了新的要求。

人工智能在心理學中的應用，不僅為心理學提供了高效便捷的數據分析工具，也提供了實用有效的算法應用程序。其核心技術即是通過構建機器學習算法模型對數據進行分析。2019年朱廷劭在《人工智能助力心理學研究的應用場景》一文中指出，利用人工智能和大數據可以在用戶授權而又未感知到測量目的自然狀態下，通過錄音面部變化等采集到生態化的行為數據，提高了研究結果的效度。2020年趙楠、朱廷勛等人在《武漢“封城”對民眾心理行為的影響與對策建議》一文中通過對大規模微博用戶的數據分析及生態化識別操作，展示了在“封城”背景下武漢民眾的心理和行為變化，用趨勢圖直觀表達出來，并提出相對應的對策建議；另一方面，人工智能在一定程度上就是算法，通過機器學習算法對大量數據進行訓練學習，從而構造模式識別模型，并使用該模型對未知數據做出類似于人的決策。

總之，人工智能和心理學的融合發展，不僅促進了人工智能的工具性價值發揮，也提高了心理研究的效率。

參考文獻：

[1]?習近平，2018，《加強領導做好規劃明確任務夯實基礎推動我國新。一代人工智能健康發展》，《人民日報》11月11日，第1版.

[2]?本書編寫組，2017年，《新一代人工智能發展規劃》，北京：人民出版社.

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[5]?朱廷劭，人工智能助力心理學研究的應用場景，[J]，學術前沿，2019，20（6），49-53.

[6]?趙楠，朱廷劭等，武漢“封城”對民眾心理行為的影響與對策建議，[J]，中國科學院院刊，2020年第3期.