人工智能技术赋能心理学发展的现状与挑战.pdf
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1、人工智能技术赋能心理学发展的现状与挑战*刘冬予1)骆方2,3)屠焯然2)饶思敬4)沈阳3)(1)北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,北京;2)北京师范大学心理学部,北京;3)北京师范大学中国基础教育质量监测协同中心,北京;4)北京工业大学电子科学与技术学院,北京)摘要从数据收集和分析入手,剖析了人工智能技术在心理学研究中的应用趋势和潜在问题;梳理并分析了人工智能技术赋能心理学分支学科诸如认知神经科学、社会和消费心理学、精神病理学、心理测量学等的发展与应用;阐释了人工智能技术为心理学研究方法与范式变革所提供的技术支撑;探讨了数据驱动研究的局限性及大数据样本的有偏性,以及现阶段人工智能技
2、术与心理学交叉融合的学科路径与未来融合的前景,以期为推动心理学与人工智能技术的深度交叉、双向赋能、协同发展提供参考.关键词人工智能;大数据;多模态数据;机器学习;交叉融合中图分类号B841DOI:10.12202/j.0476-0301.20230460引言心理学作为一门研究人类心理现象及其发展与活动规律的科学,逐渐形成了工业与组织、教育、消费等心理学,以及精神病理学等若干分支学科,探讨不同现实场景下的人类心理活动规律,既具理论性又具较强的实践性1.信息时代,人工智能技术大大促进了心理学研究内容与方法的革新24.一方面,其在一定程度上改变了人们的生活、工作与学习方式,人类在享受其带来便利生活的
3、同时,自身的心理与行为也在不断发生变化;另一方面,其带来研究方法、手段及范式的革新,推动了对人类认知规律的研究,带动了心理学领域的发展.为了更全面地了解人工智能与心理学交叉融合的现状、潜在问题,以及未来的发展方向,本文将系统梳理心理学各个分支的智能化研究现状以及心理学和人工智能的关键结合点,探讨心理学与人工智能的进一步统合与双向赋能.人工智能技术应用的普及与发展,为心理学研究带来新的机遇和挑战,涵盖它的大数据、虚拟现实、物联网、可穿戴设备等,在心理学的不同应用领域都发挥着重要作用.例如:在认知神经科学领域,其通过深度学习和神经网络模拟人脑的认知过程,为认知过程研究提供了新的途径5;在社会心理学
4、领域,其基于自然语言处理的情感计算和大规模社交网络数据的分析,帮助研究人员深入了解人类社会行为和情感6;在消费心理学领域,其基于深度学习的个性化推荐和心理分析,为企业提供更加精准的市场营销服务7;在精神病理学领域,其基于机器学习的疾病风险预测、诊断和治疗,提高了精神疾病的诊断和治疗效率8;在心理测量学领域,其基于自然语言处理和机器学习的测量工具开发和信度效度分析,为心理测量研究提供了新的方法和手段9.1心理学分支学科智能化的研究现状1.1脑与认知神经科学的智能化发展人工智能与脑认知神经科学研究关联甚密,二者之间的相互作用对于人工智能和心理学的发展都极为重要.人工智能对于认知神经科学的助力主要体
5、现在脑机接口(braincomputerinterface,BCI)技术中,即利用电生理技术记录细胞外电活动,从而实现与中枢神经系统的通信技术.细胞外电活动通常是神经膜之间的离子所携带的电子势能差引起的10.目前对于心理现象与大脑神经活动之间关联的理解并不清晰,在实际应用*科技部“新一代人工智能”重大基金资助项目(2022ZD0115902);北京师范大学协同创新中心自主课题资助项目(2022-01-131-BZK01)通信作者:沈阳(1985),女,助理研究员,博士,硕士生导师.研究方向:智慧学习环境设计与评测、教育心理与行为大数据等.E-mail:收稿日期:2023-02-27北京师范大学
6、学报(自然科学版)2024-0230JournalofBeijingNormalUniversity(NaturalScience)60(1)中,BCI 还很难精准快速地观测大脑的结构与功能.而人工智能技术为解码和编码神经信号提供了更有效的方法11.随着测量手段的发展,人工智能大幅提高了研究人员准确观测脑信号并定位脑功能区的能力,连接人工智能与 BCI 的技术手段,通过准确定位运动相关的脑功能区,已经被视为利用脑电信号控制外部设备的重要路径12.同时,利用深度神经网络加工脑功能性磁共振成像(functionalmagneticresonanceimaging,FMRI),大幅提高了成像的精度,
7、增强了研究人员定位不同脑功能区的能力13.鉴于人工智能算法的精确脑功能成像,其为脑与认知神经科学构建脑功能图谱提供了数据来源.神经调控技术也是脑科学的一大领域,其通过外部刺激而改变大脑功能,目前主要应用在精神障碍和神经损伤的治疗中14.然而,传统的神经调控治疗无法针对不同个体进行个性化调整,调控精度不高,且因为副作用而无法进行高强度干预15.人工智能的介入在一定程度上改善了这些情形.以斯坦福大学开发的加速智能神经调节疗法(Stanfordacceleratedinte-lligentneuromodulationtherapy,SAINT)为 例,SAINT通过智能手段实现经颅磁刺激神经调控的
8、个性化定位,从而针对不同个体进行更为精确的刺激治疗.在智能算法的介入下,SAINT 同时实现了 50min 间隔刺激和高脉冲剂量,大大提高了神经调控治疗的效率16.临床双盲随机对照实验证明,SAINT 对抑郁症的缓解率高达 78.57%17.SAINT 的成功,证明了智能化神经调控技术的优越性,为未来临床神经调控技术的发展指明了方向.除了心理治疗外,人工智能在神经损伤患者的康复治疗中发挥重要作用.以中风患者为例,许多基于BCI 的治疗策略已经被开发并用于恢复患者的某些功能.其中,大多数完成复杂运动的 BCI 依赖于人工智能.例如,Nurse 等18利用随机机器学习技术对BCI 所采集的运动相关
9、的神经信号进行了分类,对不同运动相关神经信号的分辨准确度达到 78.9%,且他们的分类器不需要依赖先验数据训练.表 1 列举了近年被开发并投入使用的人工智能 BCI设备.表1近年被开发并投入使用的人工智能 BCI 设备案例产品名称主要功能发表年份开发团队开发国家BrainGate19捕捉和解码大脑信号,以控制外部设备2023BrownUniversity美国Neuralink20侵入式BCI改善大脑的认知和运动功能2019NeuralinkCorporation美国EmotivEPOC+21脑机互动和情感识别2021EmotivInc.美国Muse22EEG检测大脑电波,辅助冥想2021Int
10、eraXon加拿大g.GAMMAbox23用于辅助医疗和研究应用中的脑信号识别2017g.tecmedicalengineering奥地利OpenBCI24智能化开源BCI平台2018OpenBCI美国通过人工智能对脑信号的处理并结合侵入性大脑植入技术,BrainGate 和 Neuralink 已经可以使人通过大脑活动控制义肢活动或使用电脑1920;EmotiveEPOC+和 Muse 的非侵入性 BCI 产品通过人工智能处理脑波信号实现了对情绪和心理状态的识别2122;类似的非侵入性 BCI 产品在人工智能的帮助下开始应用于医疗和研究中23;OpenBCI 智能化开源 BCI 平台为人工智
11、能 BCI 的进一步大范围应用打下了基础24.1.2智能化社会心理学社会心理学是一门研究个体思想、情感及行为如何受到他人以及内化社会规范影响的学科.社会心理学家通常认为,人类行为是心理状态和社会情境作用的结果,因此,该学科研究的是思想、情感和行为发生的社会条件,以及这些变量与社会互动间的影响机制25.传统社会心理学研究通常用自陈量表作为测评工具,研究群体的态度和情绪等因素.然而,这种研究往往对被试的配合程度要求很高,且无法满足及时需求,会受到记忆偏差及社会称许的影响,甚至会给参与者带来额外负担26.人工智能+社交媒体为解决这些问题提供了新的思路,例如借助社交媒体中产生的文本与行为数据(如帖子、
12、评论和回复)度量用户的情绪、文化价值观和行为意图已在多个不同语言背景的国家中实现,且具有较高的有效性与优越性2,27.在群体情感与观念态度之外,社会心理学还致力于研究人类的行为模式.传统的社会行为研究往往通过在实验室或真实环境下制造一些人工场景,探索不同社会环境对人类行为变化的影响,往往需要大量人力创建场景,被试数量有限,且有伦理风险,而人工智能深度学习算法的发展为这些问题提供了一条解第 1 期刘冬予等:人工智能技术赋能心理学发展的现状与挑战31决途径.深度学习提供了一种训练人工智能在给定一组输入情况下预测输出的方法.与传统机器学习技术相比较,虽然深度学习需要更少的预处理数据,但它需要庞大的数
13、据集及强大的计算能力.借助大量数据,深度学习模型就可以比较准确地预测人类行为.以“predictvision”实验为例,在学习了600h 的YouTube 视频后,系统能够预测 43%的人类交互行为,包括拥抱、亲吻、握手或击掌28等.由此可见,人工智能在社会心理学中的融合,扩大了社会心理学研究的数据来源,使研究人员能够通过分析世界海量真实数据,从而总结人类社会活动与人际交互行为的规律.由于数据来源的扩大,社会心理学家也得以更大程度地避免开展存在伦理风险的社会实验.同时,相对于模拟实验而言,对于大量真实数据的分析也可更准确地反映真实世界中人的行为模式,为社会心理学理论发展提供证据支持.未来社会行
14、为的研究,需要利用深度学习技术对大规模人类交互行为进行学习,尤其是在传统实验设计难以开展的情况下.除了社会现象,人工智能也被用于研究社会心理机制.例如 Pan 等29借助某微博账号所发帖的 105536条评论,对疫情背景下的群体情绪变化进行了研究,并具体分析了疫情中不同因素对群体情绪的影响,包括疫情情况、恐惧和对政府的信任程度等.通过人工智能技术对互联网大数据进行挖掘,社会心理学研究可为公共政策的制定提供线索.例如,Huang 等30通过对 108,914个微博账号在疫情期间所发帖内容的分析,研究了不同因素对防疫态度的影响.结果发现,通过提高集体主义态度来加强国民防疫意识是最佳的手段,而加强人
15、们对疫情的恐惧反而可能有负面效果.这些研究表明,人工智能在数据收集方面对于心理学研究的贡献.基于大数据和自然语言处理技术的社会心理学研究在样本量、及时性、生态效度等方面具有优越性,也表明智能化社会心理学研究在社会实践中向应用转化的潜力.1.3智能化消费心理学随着互联网商业的兴起,产品消费数据越来越容易被记录并留存,企业管理者通过分析这些数据,以便能够更好地制定贴合消费者需求的管理策略31.然而互联网数据的海量与密集,以及高度非结构化等,使得传统数据分析方法很难被应用于这些数据.而人工智能算法是对这类数据进行分析的有效途径.目前,消费心理学研究者已经开始使用人工智能算法预测消费者行为.其中,利用
16、人工神经网络对客户的互联网行为数据进行分析并预测消费行为的应用最为广泛,且已取得了一定成果.例如,Prasad 等32利用人工神经网络对消费者消费行为的大数据进行建模,并实现了预测,同时也说明人工智能在消费心理学研究中的重要作用.人工智能通过大样本数据进行建模,极大提高了对消费行为的预测能力;结合人工智能技术的研究成果可为企业产品设计和营销策略的制定提供重要参考.对客户消费行为影响因素的研究也是消费心理学的研究重点.在增加销量、降低决策风险、提高客户满意度,以及客户忠诚度等方面,人工智能的参与程度越来越高.借助人工智能技术,企业可收集广泛的信息用以评估客户需求,以确保向他们提供个性化的优质服务
17、.人工智能技术的数据分析结果,有助于电子商务平台了解现有及潜在客户购买行为的影响因素38;在人工智能技术的帮助下,电商从业者能开辟新的商业思路以满足消费者的需求,并适应不断变化的偏好和选择.例如,电商平台通过人工智能技术对用户进行画像,从而针对不同用户进行个性化产品推荐,这已被证明可显著提高产品推荐效率33.此类研究揭示了人工智能更丰富的信息收集渠道和数据分析手段,并有助于消费心理学研究的提升;结合人工智能技术的新型销售方式逐渐出现,并被证明会对消费者的行为产生影响.例如,Kliestik 等34发现,使用人工智能助手进行购物可塑造消费者的行为.1.4智能化精神病理学如图 1 所示,目前人工智
18、能技术已被应用于精神障碍相关的日常监测、诊断和治疗35.通过可穿戴设备的日常生理监测、自然语言分析,并结合社交媒体大数据挖掘技术,研究人员可对日常生活中的精神障碍进行全天候监测;临床环境中,研究人员在与来访者的访谈过程中所收集的影音和生理数据,可为精神障碍诊断提供更多元的信息.对话机器人的应用,节省了很多诊断访谈的人力和时间成本.精神病理学是研究精神障碍的原因、发展、过程、分类以及治疗的学科.传统对精神病理学的研究需要通过大样本,并进行长期纵向追踪,探究不同要素与精神障碍的形成和发展之间的因果关系与影响机制36.近些年,人工智能的兴起为精神病理学研究带来了新的机遇,其对精神病理学的一大贡献是有
19、关基因的研究.精神病理学相关基因的研究是基于多基因风险评分以及其对精神障碍的共同影响,包括对抑郁、焦虑、双相情感等在内的多种精神障碍遗传风险进行分析37.这些方法无法对蛋白质编码以外遗传变异的影响进行研究,因此也难以进一步推动全基因组精神病理学的发展.通过人工智能机器学习技术,32北京师范大学学报(自然科学版)第 60 卷Xiong 等38构建了一个计算模型,以 DNA 序列为输入项,对人类组织的基因剪接进行预测.该模型还被用于研究各种精神障碍,可确定常见或罕见的,甚至是自发的基因变异.人工智能的计算模型通过基因剪接变异,对自闭症进行预测,准确率可达 85%.基于人工智能算法,研究人员通过基因
20、影响和神经生理标记进行建模,对包括智力、自闭症谱系、癫痫以及更广泛的神经发育等在内的精神障碍所形成的机制,进行了更完备与更准确的预测39.人工智能技术还被用于心理健康诊断.例如:结合人工智能技术电子健康记录的心理健康检测,突破了传统纵向研究数据收集时间点单一等问题,可实现对心理健康更精确的诊断40;基于电子健康记录能够根据被试不同的健康记录,实现对不同被试进行个性化测量,而非在同一时间测量所有被试的心理健康状况,因此,相较于传统的检测方式,结合人工智能技术与电子健康记录对心理健康状况的测量更动态、全面且准确.除了传统预测指标外,被试在日常生活中的语言、写作文本等自然语言指标,也被加入精神障碍预
21、测的指标48.1.5智能化心理测量学心理测量学是心理学中有关测量理论和技术的学科,旨在对无法直接观察到的潜在构念进行测量,包括智力、人格、精神障碍和教育成就等.心理测量学基于个体在测试中的表现,以及对量表的作答,通过构建包括多种指标的数学模型从而推断潜在的构念41.传统心理测量学往往依靠基于纸笔或计算机形式的心理测验特质进行测量,并被广泛应用于各种情景.然而,目前的心理测验存在2 个不足:1)对于心理健康、人格和态度等一般采用自陈量表方式测评,这会依赖被试的回忆和自我评价,而这种主观判断并不能完全反映事实,尤其在职业选拔等高利害场景下,或在回答一些社会观念非主流的题目时,被试往往受到社会称许性
22、偏差影响,导致有意识或无意识的虚假作答26,42;2)传统认知测量的测验任务往往高度结构化,这会与真实场景脱节,且生态效度低,无法准确预测其在生活中的真实表现.基于真实生活的数据,利用人工智能技术实现对个体心理特质的评估是突破传统测评局限的重要手段9.目前,利用大数据进行人格测量的工作主要是在计算机领域进行的,结合心理学理论构建预测模型.该方法从各种来源数据中提取具有心理特质的大数据预测因子.例如,Wald 等43利用机器学习方法,通过 Facebook 平台用户主页的个人资料信息,预测了用户的大五人格类型.智能手机的数据也可被用来进行心理测量.例如,Jacobson 等44利用深度学习方法,
23、对智能手机所记录的社交活动数据和运动数据合并建模,动态监测了被试的社交焦虑,准确率可达 70%.利用人工智能技术进行多模态数据提取和分析也是近年来的一大趋势.例如,通过智能化语音分析和面部识别技术,Schultebraucks 等45对创伤后的应激障碍和抑郁特质进行了多模态预测.研究人员基于物联网的虚拟现实(VR)技术,在更具生态效度的场景下通过多模态数据测量认知能力.例如,Meir等46结合 VR、认知测量范式,以及动作捕捉数据,对执行功能进行了高生态效度的多模态数据评估.人工智能的融入极大提高了心理测评可利用的数据类型,使研究人员得以更高效地使用真实世界或类真实世界的活动数据,从而获得更准
24、确的测量结果.2人工智能与心理学的交叉融合人工智能为心理学研究带来了更多样的手段,为心理学理论发展提供了多角度的研究思路.在心理学研究的智能化进程中,主要的交叉融合点是数据收集和分析,或研究范式变革.人工智能与心理学交叉融合的学科演进,经历了学科独立发展期、范式变革期和双向赋能共进期(图 2).人工智能相关技术手段机器学习多模态数据建模自然语言分析语音语调分析视觉分析大数据挖掘可穿戴设备物联网对话机器人精神障碍治疗精神障碍诊断精神障碍监测精神病理研究精神障碍相关研究图1人工智能技术被应用于精神障碍相关研究第 1 期刘冬予等:人工智能技术赋能心理学发展的现状与挑战33人工智能与心理学交叉融合学科
25、独立发展期经典心理学实验设计小样本数据到 AI大树据挖掘人-AI 共存模式下的心理(脑智等)发展规律研究基于 AI 的人员能力智能化测评(生理/心理/体能/技能等)人类进入智慧社会跨场景/多元化/创新性需求人类发展需求大数据分析、仿真模拟、脑机接口、VR/AR/MR技术、人工智能(AI)、物联网(IoT)、5/6G、云计算、数字孪生等信息技术与算力支撑应用迭代 AI场景创生基于 AI 实现从单模态到多模态数据采集与分析文本表情音频图片数据信息动作视频作为研究人的科学,心理学与AI 天然密切联系传统人工访谈编码纸笔测验/量表测查1234研究范式变革期双向赋能共进期人类行为解析图2人工智能与心理学
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